Войти
Осведомленность о контексте - это свойство мобильных устройств, которое определяется дополнительно к осведомленности о местоположении. В то время как местоположение может определять, как работают определенные процессы вокруг вспомогательного устройства, контекст может более гибко применяться к мобильным пользователям, особенно к пользователям смартфонов. Осведомленность о контексте возникла как термин от повсеместных вычислений или как так называемые всеобъемлющие вычисления, которые пытались связать изменения в среде с компьютерными системами, которые в остальном статичны. Этот термин также применялся в теории бизнеса в отношении вопросов контекстного дизайна приложений и управления бизнес-процессами.
В прошлом предлагались различные категоризации контекста. Дей и Абоуд (1999) различают типы контекста: местоположение, идентичность, активность и время. Kaltz et al. (2005) определили категории «пользователь и роль», «процесс и задача», «местоположение», «время» и «устройство», чтобы охватить широкий спектр мобильных и веб-сценариев. Они подчеркивают еще для этих классических модальностей, что любая оптимальная категоризация во многом зависит от области применения и варианта использования. Более продвинутые методы могут применяться, когда адресуются не только отдельные объекты, но также кластеры объектов, которые работают в согласованном контексте, как, например, команды на работе или также одиночные носители с множеством устройств.
Некоторое классическое понимание контекста в бизнес-процессах вытекает из определения приложений AAA со следующими тремя категориями:
эти три условия, включая дополнительно место и время, как указано.
В контексте информатики понимание означает идею о том, что компьютеры могут как ощущать, так и реагировать в зависимости от окружающей среды. Устройства могут иметь информацию об обстоятельствах, при которых они могут работать, и на основе правил или интеллектуальных стимулов реагировать соответственно. Термин "контекстная осведомленность" в повсеместных вычислениях был введен Шилитом (1994). Контекстно-зависимые устройства также могут пытаться делать предположения о текущей ситуации пользователя. Дей (2001) определяет контекст как «любую информацию, которая может быть использована для характеристики ситуации объекта».
Хотя компьютерное сообщество изначально воспринимало контекст как вопрос местоположения пользователя как утверждает Дей, в последние несколько лет это понятие рассматривалось не просто как состояние, а как часть процесса, в который вовлечены пользователи; Таким образом, были предложены сложные и общие контекстные модели (см. обзор) для поддержки контекстно-зависимых приложений, которые используют их для (а) адаптации интерфейсов, (б) адаптации набора данных, относящихся к приложению, (в) повышения точности поиск информации, (d) обнаружение сервисов, (e) неявное взаимодействие с пользователем, или (f) создание интеллектуальной среды. Например: контекстно-зависимый мобильный телефон может знать, что он в настоящее время находится в конференц-зале и что пользователь сел. Телефон может сделать вывод, что пользователь в настоящее время находится на встрече, и отклонить любые неважные вызовы.
Контекстно-зависимые системы связаны с получением контекста (например, использованием датчиков для восприятия ситуации), абстракцией и пониманием контекст (например, сопоставление воспринимаемого сенсорного стимула с контекстом) и поведение приложения на основе распознанного контекста (например, запуск действий на основе контекста). Поскольку активность и местоположение пользователя имеют решающее значение для многих приложений, понимание контекста было более глубоко сосредоточено в исследовательских областях осведомленности о местоположении и распознавания активности.
Осведомленность о контексте рассматривается как технология, позволяющая повсеместные вычислительные системы. Осведомленность о контексте используется для разработки новаторских пользовательских интерфейсов и часто используется как часть повсеместных и носимых компьютеров. Это также начинает ощущаться в Интернете с появлением гибридных поисковых систем. Шмидт, Бейгл и Геллерсен определяют человеческий фактор и физическую среду как два важных аспекта, связанных с информатикой. В последнее время также была проделана большая работа по облегчению распространения контекстной информации; Bellavista, Corradi, Fanelli и Foschini изучают несколько решений промежуточного программного обеспечения, которые были разработаны для прозрачной реализации управления контекстом и инициализации в мобильной системе. Grifoni, D'Ulizia Ferri представили обзор нескольких контекстно-зависимых систем обслуживания на основе местоположения, использующих большие данные, путем анализа методологических и практических решений, которые их разработчики сделали на основных этапах процесса понимания контекста ( то есть получение контекста, представление контекста, а также рассуждение и адаптация контекста). Перера, Заславский, Кристен и Георгакопулос провели всестороннее исследование контекстно-зависимых вычислений с точки зрения Интернета вещей, изучив более 50 ведущих проектов в этой области. Кроме того, Перера также исследовал большое количество промышленных продуктов на существующем рынке Интернета вещей с точки зрения контекстно-зависимых вычислений. Их опрос призван служить руководством и концептуальной основой для контекстно-зависимой разработки продуктов и исследований в парадигме IoT. Оценка проводилась с использованием теоретической основы, разработанной Dey and Abowd (1999) более десяти лет назад. Сочетание Интернета и новых технологий превращает повседневные объекты в интеллектуальные объекты, которые могут понимать контексты и реагировать на них.
Контекст, связанный с человеческими факторами, разделен на три категории: информация о пользователе (знание привычек, эмоциональное состояние, биофизиологические условия), социальная среда пользователя (совместное размещение других, социальное взаимодействие, групповая динамика) и задачи пользователя (спонтанная активность, вовлеченные задачи, общие цели). Аналогичным образом контекст, связанный с физической средой, разделен на три категории: местоположение (абсолютное положение, относительное положение, совместное размещение ), инфраструктура (окружающие ресурсы для вычислений, связи, выполнения задач) и физические условия (шум, свет, давление, качество воздуха).
Контекстная осведомленность была применена к области совместной работы с компьютерной поддержкой (CSCW) чтобы помочь людям работать и сотрудничать более эффективно друг с другом. С начала 1990-х годов исследователи разработали большое количество программных и аппаратных систем, которые могут собирать контекстную информацию (например, местоположение, видеопотоки, сообщения о статусе "прочь") от пользователей. Эта информация затем открыто передается другим пользователям, тем самым улучшая их ситуационную осведомленность и позволяя им определять естественные возможности для взаимодействия друг с другом. На заре контекстно-зависимых вычислений многие системы, разработанные для этой цели, были специально разработаны для помощи предприятиям или географически разделенным рабочим группам в совместной работе над общими документами или рабочими артефактами. Однако в последнее время появляется все больше работ, демонстрирующих, как эту технику можно также применять к группам друзей или членов семьи, чтобы помочь им быть в курсе дел друг друга.
На сегодняшний день системы, которые используют контекстную осведомленность для повышения ситуационной осведомленности, могут быть охарактеризованы:
Наиболее распространенным контекстом, который нужно получить и поделиться с целью улучшения ситуационной осведомленности, является местоположение пользователя. В раннем прототипе системы Active Badge, например, у каждого пользователя был уникальный идентификационный значок, который можно было отслеживать с помощью ряда подвесных инфракрасных датчиков. Когда пользователи ходили по зданию, их местоположение постоянно контролировалось централизованным сервером. Затем другие пользователи могут просматривать эту информацию (либо в текстовой форме, либо на карте, как это было сделано в более поздних работах), чтобы определить, находится ли пользователь в своем офисе, тем самым позволяя им определить лучшее время для незапланированного разговора.. Местоположение также сообщалось в PeopleTones, Serendipity и системах поддержки группового взаимодействия, чтобы помочь пользователям определять, когда они находятся рядом с друзьями, пользователями с общими личными интересами и товарищами по команде, соответственно. По сравнению с Active Badge, который отображает только информацию о местоположении, эти системы более активны и будут предупреждать пользователей, когда они находятся рядом друг с другом. Это позволяет пользователю узнать, когда доступна потенциальная возможность взаимодействия, тем самым увеличивая его / ее шансы воспользоваться ею.
Еще одним популярным контекстом, которым можно поделиться, является рабочая активность пользователя, часто путем обмена видео. В системе Community Bar исследователи разработали настольное приложение, которое периодически делает снимки экрана дисплея пользователя. Затем эта информация была передана коллегам пользователя, чтобы они могли знать, над какими документами / артефактами работали их товарищи по команде, и предоставили общую систему отсчета, чтобы пользователи могли не говорить об этих артефактах, как если бы они были размещены вместе. В Montage пользователям предоставляется возможность удаленно активировать веб-камеру на компьютере другого пользователя на короткое время. Эта возможность «взглянуть» на другого пользователя позволяет пользователям видеть, заняты они или чем-то озабочены, что, в свою очередь, помогает им лучше определить наиболее подходящее время для начала разговора.
Третий тип контекста, которым можно поделиться для улучшения или повышения ситуационной осведомленности, - это звук пользователя. В системе Thunderwire исследователи разработали медиа-пространство только для аудио, которое позволяло друзьям делиться необработанным аудио с микрофонов своих мобильных устройств. Эта система, которая, по сути, была постоянной конференц-связью, позволяла пользователям слушать аудио других пользователей, чтобы определить, участвуют ли они в разговоре и когда. Системы WatchMe и ListenIn также в значительной степени полагаются на звук, чтобы определить, был ли пользователь потенциально прерван. Однако, в отличие от Thunderwire, эти системы полагаются на алгоритмы машинного обучения, чтобы анализировать звук пользователя и определять, говорит ли пользователь. Это позволяет системе предоставлять другим пользователям тот же контекст (т.е. независимо от того, находится ли пользователь в разговоре или нет) без необходимости совместного использования фактического звука, тем самым делая его более ориентированным на конфиденциальность.
Четвертый тип контекста, который обычно используется совместно, - это общая активность пользователя. В системах Hubbub и Conchat исследователи разработали серию приложений для обмена мгновенными сообщениями, которые отслеживают, когда пользователь был активен или бездействует, с помощью программного обеспечения или датчиков окружающей среды соответственно. Затем эта информация может быть предоставлена другим пользователям, чтобы они знали, могут ли их друзья ответить на их сообщения и когда и когда. В системе цифрового семейного портрета исследователи разработали цифровую фоторамку, которая обеспечивает качественную визуализацию повседневной деятельности пользователя (например, пожилого родителя / бабушки и дедушки). Затем эта визуализация предоставляется взрослым детям пользователя, чтобы они могли «проверить» своих родителей, не беспокоя их явно, тем самым позволяя им «стареть на месте».
Хотя эти системы демонстрируют, как контекстная осведомленность может использоваться для поддержки ситуационной и социальной осведомленности, долгосрочная эффективность этих систем еще не полностью понята. Многие из описанных выше систем были оценены только на концептуальном уровне или для демонстрации того, что система технически осуществима. Следовательно, хотя первоначальные результаты этих исследований показывают, что контекстная осведомленность может поддерживать задачи ситуационной осведомленности, требуется больше продольных данных.
Контекстно-зависимые мобильные агенты - лучший подходящий хост, реализующий любые контекстно-зависимые приложения. Современные интегрированные средства передачи голоса и данных позволяют персоналу больницы пользоваться смартфонами для голосового общения друг с другом, но предпочтительно для поиска следующей задачи, которую необходимо выполнить, и для записи следующего отчета, который необходимо отметить.
Однако все попытки поддержать персонал такими подходами затруднены до отказа от принятия с необходимостью искать новое событие для идентификации пациентов, списков заказов и графиков работы. Следовательно, хорошо подходящее решение должно избавиться от такого ручного взаимодействия с крошечным экраном и, следовательно, обслуживать пользователя с помощью
Контекстно-зависимые мобильные агенты - это хорошо подходящий хост, реализующий новые контекстно-зависимые приложения в соответствии с новой парадигмой с индустрией 4.0. Современная интегрированная (голосовая и) передача данных оснащает персонал мастерской или производственной линии смартфонами для передачи данных с контролем производства для обратной связи, когда данные поступают в результате обнаружения и идентификации компонентов и деталей для интеграции в гибкое управление производством для продуктов по запросу.
Однако все попытки поддержать персонал с помощью таких подходов затруднены фиксированными графиками производства, если только информация о потребностях клиентов и конфигурации продукта не может быть согласована с поставкой запчастей. Следовательно, хорошо подходящее решение должно избавить от недостающего взаимодействия производственного плана и производственной линии с появлением соответствующей информации и материалов с помощью
Ключевым требованием является реализация решения, свободного от ручного взаимодействия рабочего с обработкой информации. В противном случае частота ошибок будет расти с ростом требований к информации.
Кроме того, ни одно из традиционных решений для определения местоположения RFID, WLAN или RTLS, рекламирующих наиболее точное определение местоположения, не обеспечивает требуемого качества, так как определение местоположения в обычном положении с поиском абсолютных координат не удается ни технически, ни экономически. Другие подходы, основанные на обещании большей окупаемости инвестиций.
A всепроникающая игра использует воспринимаемый человеческий контекст для адаптации поведения игровой системы. Смешивая реальные и виртуальные элементы и позволяя пользователям физически взаимодействовать со своим окружением во время игры, люди могут полностью вовлечься в игру и получить лучший игровой опыт. Например, о распространенной игре, в которой используются контексты человеческой деятельности и местоположения в умных домах, сообщает автономный агент.
Музеи и археологические раскопки. сайты иногда предоставляют мультимедийные мобильные устройства в качестве альтернативы традиционному аудиогиду (см., например, Тейт Модерн в Лондоне. Контекстно-зависимое устройство будет использовать местоположение, текущие взаимодействия пользователя и график подключенных объектов, чтобы динамически адаптировать информацию, представляемую пользователю. В некоторых случаях это сочетается с навигацией по сайту в режиме реального времени, чтобы направлять пользователя к артефактам или экспонатам, которые могут представлять интерес, исходя из предыдущих взаимодействий пользователя.
