Caratteristiche e vantaggi delle applicazioni context-aware in informatica

Le applicazioni context-aware permettono di fornire contenuti, informazioni e servizi personalizzati in base al contesto in cui l’utente si trova nel modo il più possibile trasparente.
Un’architettura software orientata alla context-awareness è in grado di conferire un importante valore aggiunto non solo all’infrastruttura broadband su rete cablata, ma anche al mondo delle telecomunicazioni mobili GSM/UMTS, tipicamente più ricco di informazioni di contesto. E’ possibile infatti sviluppare una gamma di nuovi servizi, che si articola fondamentalmente nelle seguenti tre categorie:

• presentazione di informazioni: all’utente vengono presentate informazioni legate al contesto in cui si trova. Il cliente può eseguire azioni che gli vengono proposte in base all’ambiente e alla situazione attuale;
• esecuzione di comandi: ad ogni cambiamento di contesto il sistema può eseguire determinate procedure o assumere particolari configurazioni;
• tagging di informazioni: gli applicativi sono in grado di associare informazioni ed oggetti della vita reale (documenti, foto, filmati, sale riunioni, stampanti, pc, ecc..) con informazioni di contesto (ora, posizione, attività svolta, ecc…);

Identificare la situazione di un utente mobile ed adattarla alle sue necessità è possibile solo grazie alla raccolta e all’elaborazione di informazioni di contesto, che
molto spesso provengono da fonti eterogenee. Oltre ai dati provenienti dal terminale mobile e dai suoi sensori (ad esempio la fotocamera), sono necessarie informazioni ricavate dalla rete dell’operatore telefonico, come l’identificativo di cella GSM/UMTS presso il quale il dispositivo è registrato in un certo istante. E’ inoltre indispensabile la conoscenza del profilo dell’utente, oltre ad informazioni relative ad altri servizi tradizionali (calendario, e-mail, ecc…).

Il tipo di servizi che la piattaforma può fornire dipende non solo da quanti e quali dati sono stati raccolti, ma anche da come questi vengono processati ed analizzati. Per poter offrire applicazioni context aware è quindi necessaria un’architettura articolata sui seguenti livelli:

• context data capturing: questo passo prevede la raccolta dei dati grezzi relativi all’utente e provenienti per la maggior parte da sensori. I dati devono essere convertiti in un formato eterogeneo, per poter essere in seguito processati;
• context analysis/reasoning: permette di migliorare la qualità delle informazioni ricavate dai dati grezzi. E’ quindi utile definire, attraverso un’ontologia, un modello del contesto. Appoggiandosi a questa formalizzazione è così possibile individuare pattern all’interno della mole dei dati grezzi, utilizzando algoritmi di learning oppure di data mining. Infine, si effettua del reasoning sui risultati ottenuti, per ottenere informazioni di alto livello sul contesto dell’utente;
• service integration: il contesto dell’utente viene sfruttato dai vari servizi che si appoggiano sulla piattaforma.