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Luogo: Roma c/o CNR
NEOLUOGHI
VERBALE DI RIUNIONE
Data riunione: 29-07-2014
Durata: 10.30 -17.00
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PRESENTI
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Salvatore Lusso (SPACE)
Francesca Mighela (SPACE)
Torello Querci (SPACE)
Daniele Rizzo (SPACE)
Luigi Trevisant (CEMSAC)
Francesco Spadoni (Rigel)
Mariano Marinelli (CNR)
Roberto Marmo (META)
Imma Vellecco (CNR)
Arturo Agostino (Rambaldi)
Maria Cristina Fregni (Politecnica)
Franz Cerami (Isola Dei Ragazzi)
Novella Palomba (Isola Dei Ragazzi)
Antonella de Blasio (SPACE)
Stefano Calabrese (Responsabile Scientifico)
Rosario Giuffrè (Monitore)
Salvatore Lusso (SPACE/Project Manager)
Federica Caboni (SPACE)
Pierangelo Caboni (SPACE)
Paolo Ongaro (META)
Rubino Saccoccio (META)
ARGOMENTI DISCUSSI e ATTIVITA’ PREVISTE
La riunione del 29/07/2014 ha avuto come temi principali:
OR1:
Si è presentato lo stato di avanzamento dell’intero OR1; completato oramai in tutte le sue parti
fatta eccezione per il task di produzione contenuti e caricamento degli stessi nella Digital Library.
Tale task si attesta al 20-25% ed è stato presentato da Franz Cerami di Isola Dei Ragazzi. Si
rileva che la maschera di caricamento dati per la Digital Library è stata completata, mentre
manca la realizzazione della maschera di interfaccia della DL verso il sistema autore e
recommender di OR3
OR2:
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Si è presentato lo stato di avanzamento dell’intero OR2; completato in tutte le sue parti, incluso il
simulatore 3d (SPACE) presentato durante la riunione. Si rileva che il simulatore realizza una
piena integrazione con OR1 (attraverso lo storytelling), con OR3 (attraverso gli elementi
strutturanti di tecnologia) e con OR4 (attraverso i 5 SEM del marketing esperenziale). Data
quindi la completezza ed utilità di tale strumento, si è pensato di poterlo far utilizzare agli
allievi del Master in Experience Design.
OR3:
Si presenta lo stato di avanzamento dello sviluppo dei singoli moduli e dei prototipi; accordando
l’affinamento dell’integrazione negli aspetti non completamente risolti.
RECOMMENDER
Lo sviluppo del modulo Recommender è a buon punto. Rispetto alla riunione di giugno, sono stati
definiti i flussi di comunicazione dei dati tra il Recommender e gli altri moduli, ossia quali
informazioni sono scambiate. Il passaggio che manca, ora, per ultimare il sistema, è la definizione
del contenuto dei dati scambiati con gli altri moduli.
In particolare, META ha definito quali sono le informazioni che il Recommender ha bisogno di
ricevere dai moduli per poter svolgere il proprio ruolo. Nello specifico META ha identificato delle
categorie di dati, e per ognuna ha indicato quali sono le informazioni cui deve avere accesso il
Recommender per poter elaborare la raccomandazione per l’utente:
1. POI
POI culturale (descrizione indicata da META)
1. Tipologie di utente cui può interessare, in base alle informazioni fornite in stereotipo
ragazzo/adulto/adulto esperto e al tipo di percorso Verticale-Orizzontale-Misto;
2. Tempo di visita necessario, espresso in modo da agevolare i calcoli con il formato
timestamp;
3. Orario di apertura e chiusura;
4. Necessità di pagamento biglietto di ingresso e con quale modalità avviene;
5. Quantità di persone che possono visitare la struttura contemporaneamente;
6. Risorsa disponibile o non disponibile per chiusura;
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7. Accessibilità per diversamente abili;
8. Posizione geografica;
9. Informazioni culturali;
POI non culturale
1. Tipologia attività commerciale;
2. Posizione geografica, entro quale limite di distanza consigliarlo;
3. Orario di apertura e chiusura;
4. In quale momento fornire il suggerimento, es. ora di pranzo o colazione;
Descrizione di evento, gioco, approfondimento ecc. che si vuole offrire nel POI
2. Raccomandazione (descrizione indicata da META)
1. Numero progressivo identificativo;
2. Testo;
3. Numero identificativo della fonte;
3. Feedback da utente
4. Contenuto multimediale
5. Descrizione percorso
6. Profilo utente (suggerito da META):
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quanto tempo ha a disposizione;
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quante persone compongono il gruppo;
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preferenze alimentari;
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massima distanza percorribile;
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disabilità;
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quantità in euro che si può spendere per pagare gli ingressi.
Il sistema Recommender sviluppato da META prevede dei sotto moduli, ognuno dei quali si
occupa di elaborare una categoria di informazioni tra quelle sopra elencate, il risultato di ogni
elaborazione viene inviato ad un ulteriore modulo, che in base ai pesi di valutazione dati ai POI
analizzati, sceglierà i POI da proporre all’utente.
META chiede anche quali siano le funzionalità di ricerca messe a disposizione dalla Digital Library.
Torello Querci precisa che attualmente la Digital Library non offre servizi di ricerca semantica,
come li chiede Meta, ma viene eseguita una ricerca su Dublin Core a partire da un file XML
ricevuto. Per quanto riguarda le informazioni che la Digital Library fornisce associate ai POI, è
opportuno che META si interfacci con Vincenzo Giannoccaro e Raffaella Lantini, i quali si
occupano del sistema di popolamento della Digital Library.
Da un breve confronto con Daniele Rizzo, si stabilisce che la Sensor Network metterà a
disposizione del Recommender altri due servizi:
1) Quanti utenti ci sono in un POI, per capirne l’affollamento;
2) Quante persone stanno consultando le schede informative associate al POI.
PROFILER
Il modulo è quasi completo. Sono stati definiti tutti i servizi messi a disposizione dal modulo verso
gli altri moduli, sono stati condivisi e sono stati testati dagli altri moduli.
AUTHORING TOOL
Per quanto riguarda il sistema autore è stata creata l’interfaccia, la quale però non ha un reale
funzionamento, in quanto ancora non sono stati definiti i servizi da/verso la Digital Library e i
servizi da/verso il Recommender. Viene qui precisato che i servizi messi a disposizione dalla
Digital Library verso il sistema autore, saranno gli stessi che avrà a disposizione il Recommender
per effettuare la ricerca nella Digital Library. Per lo sviluppo dell’interazione tra Authoring Tool e
Digital Library è opportuno che Vincenzo Giannoccaro e Raffaella Lantini intervengano nella
definizione degli stessi e diano supporto a Torello Querci e Luigi Trevisant.
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Manca ancora l’integrazione con il lavoro di OR4 circa il Task 4.3 “Business model dinamici ed
experience-based” di cui si occupa Federica Caboni; al fine di ultimare anche questa parte,
collaboreranno Luigi Trevisant e Federica Caboni.
PLAYER
È stata definita l’interfaccia che avrà l’applicazione sviluppata per il tablet; è stato ricevuto anche il
questionario di profilazione dell’utente al momento della registrazione: secondo Torello qualche
informazione richiesta attraverso il questionario andrà modificata e/o aggiunta (esempio, non si
richiede niente circa eventuali disabilità dell’utente, che invece è bene che siano comunicate).
Come stabilito durante la riunione del 18 giugno, la registrazione non è obbligatoria. Sarà studiato
il modo in cui eseguire il reset dell’applicazione al termine della visita, in modo da uscire dal profilo
utente visualizzato e consentire il salvataggio del percorso fatto, nel caso di una visita futura da
parte dell’utente.
È stato definito il formato di comunicazione dei dati con Profiler e Sensor Network; sono già stati
eseguiti dei test di comunicazione tra Player e Profiler, e tra Player e Sensor Network. I primi
risultati sono stati positivi, e si continua con i test.
Anche per il Player manca ancora l’interazione con la Digital Library per il recupero dei contenuti
che sono stati suggeriti dal Recommender all’utente.
DIGITAL LIBRARY
È stato definito lo schema generale della Digital Library ed è stato reso disponibile ai moduli che
con essa si dovranno interfacciare. È stato definito il sistema di popolamento e si è iniziato ad
inserire alcuni dati attraverso questo sistema.
Manca la realizzazione dei servizi chiamati di ricerca semantica verso Authoring Tool e
Recommender. Inoltre, la Digital Library dovrà offrire al sistema autore anche la possibilità di
salvare le storie create, oltre che di eseguire la ricerca dei contenuti per crearle. Per ultimare
questa attività, come detto, si dovranno interfacciare, oltre che Torello Querci, Luigi Trevisant e
Roberto Marmo, anche Vincenzo Giannoccaro e Raffaella Lantini.
SENSOR NETWORK
La Sensor Network si può considerare realizzata al 90%: sono stati realizzati i servizi per il modulo
Player ed il modulo Profiler; a seguito della riunione, saranno aggiornati anche quelli per il
Recommender.
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A questo punto sono stati discussi i risultati della ricerca circa i sistemi di raccolta del feedback
utente. Come metodi di raccolta sono stati analizzati i sistemi biometrici, i sistemi di star rating e
smiley rating, sistemi di raccolta attraverso il tablet. Lo studio ha portato ad escludere quelli
biometrici per onerosità di costi, sviluppo software e scarsa affidabilità, mentre sono risultati
facilmente e proficuamente integrabili i sistemi di rating associati ad un sistema di recensione, e la
raccolta feedback da tablet. In quest’ultimo caso la raccolta feedback avviene in modo
inconsapevole da parte dell’utente, perché saranno valutate informazioni quali il tempo di
permanenza in un POI o il fatto che siano stati visualizzati i contenuti associati e i contenuti
aggiuntivi.
Stefano Calabrese fa notare come possa essere interessante, invece, l’utilizzo di sistemi
biometrici quali le telecamere che studiano la direzione dello sguardo. Nel caso però di
NeoLuoghi, in cui si parla di bene diffuso, e non di bene puntuale, risulta di difficile applicazione.
Ci si è comunque riproposti di analizzare un possibile scenario di utilizzo.
SMARTSPOTTING
È stato predisposto il prototipo, il quale si interfaccia con le banche dati strutturate esistenti di POI
commerciali. Risulta invece difficile l’interfacciamento con le banche dati non strutturate, in quanto
bisogna trovare il modo di estrarre i dati e le informazioni e renderle disponibili nei formati
strutturati. Sono stati definiti i META DATI per la classificazione dei POI e predisposti nel prototipo.
Ancora non è stato implementato il sistema di raccolta feedback da parte dell’utente del sistema
NeoLuoghi, ma è in fase di studio.
SOCIAL NETWORK
Dopo aver definito i flussi di comunicazione con gli altri moduli del sistema NeoLuoghi, si sta
procedendo all’implementazione del modulo Social Network. In particolare, si sta sviluppando il
social aggregator, ossia il modulo che si occuperà di recuperare i dati dell’utente dagli altri social
network, e di cui ha fornito le credenziali di accesso, e di strutturarli in modo che siano utilizzabili
dagli altri moduli.
Si rileva il fatto che sarà importante in OR5 prevedere una fase di test dei vari
moduli/componenti del sistema integrato OR3 per capire ed eventualmente
correggere/affinare possibili ridondanze nei flussi e nei dati.
Per tale motivo si ritiene necessario estendere le attività di OR3 fino al 31/12/2014
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Si decide anche di affinare il report sul feedback utente, girando lo stesso al gruppo del
Prof. Calabrese, affinchè possa essere opportunamente integrato.
OR4:
Viene presentato lo stato di avanzamento dell’OR4 che si attesta al 70%, sia nelle sue parti di
modellazione teorica del CNR che nelle parti inerenti il simulatore socio economico ed il PPEV di
SPACE. A tal proposito si rilevano i seguenti aspetti:
Il T4.1 dovrà darci delle indicazioni precise su come valutare l’esperienza totale di una
visita, che non sarà una media delle esperienze dei diversi POI visitati, ma sarà altro. Tale
criterio, che verrà suggerito dal T4.1 (CNR), sarà fondamentale per capire come poter
attribuire il valore al PPEV e come poter influenzare le visite successive attraverso il
profiler ed il sistema di reccomendation.
Il modello di pricing dovrà tener conto del valore dell’esperienza fornita attraverso dei
percorsi che si potrebbero rilevare dallo storico dei feedback utente rilevati dal sistema di
sensor network. Per consentire le suddette integrazioni, si ritiene necessario poter
estendere tutti e tre i task di OR4 fino al 31/12/2014.
La riunione si chiude con l’obiettivo di organizzare un incontro di CTS ai primi di Ottobre, per poter
eventualmente evidenziare aspetti dei vari OR da poter ulteriormente integrare/affinare.