Just-in-Time Information Retrieval Agents
(JITIR’S)
Raquel Blanch
Claver
Rosa María Guerrero Vives
Daniel Lagunas Montañana
Vanesa Milla Astorga
Josep Antoni
Nàcher Cardo
ÍNDICE
1. Introducción a
los JITIR Agents
2.3 Jimminy o Wearable Remembrance Agent
3. Aplicación de
los JITIR Agents en el campo de la Documentación
1. Introducción a los JITIR Agents
Los Just-in-time information retrieveal agents (JITIR agents) o agentes
de software, son programas de software que recuperan y presentan
información de manera proactiva,
basándose en el contexto local del usuario.
Los JITIR agents
presentan al usuario información que le puede ser útil, sin que esta haya sido
solicitada. La información que el agente recupera para el usuario proviene de
bases de datos de documentos (e-mail, notas, etc.) preindexadas, de bases de
datos comerciales, etc. De esta manera, los JITIR agents
se diferencian de otros métodos de recuperación como los motores de búsqueda,
las alertas, etc., ya que no exigen ningún tipo de acción por parte del
usuario, sino que las acciones de éste sobre el entorno computacional,
“disparan” la búsqueda de información que pueda ser de posible utilidad para el
usuario.
Los JITIR agents deben
cumplir tres requisitos básicos:
·
Proactividad:
el usuario no tiene porqué estar buscando la información que se le ofrece,
simplemente el agente se la muestra sin que el usuario la haya solicitado, el
cual, decide si le interesa o no.
·
La información
debe ser presentada de manera accesible y no intrusiva, de manera que pueda ser
ignorada por el usuario si ésta no le interesa.
·
La información
que se presenta debe referirse a eventos que tengan lugar en el contexto local
del usuario.
Tanto la variedad de los JITIR agents,
como su campo de aplicación, es amplio, nosotros nos centraremos en tres
ejemplos de JITIR agents:
·
Remembrance Agent: agente utilizado por Emacs,
un editor de texto de UNIX.
·
Margin Notes: agente
que añade enlaces en las páginas web que el usuario está consultando y que
envían a archivos personales relacionados
·
Jimminy o Wearable Remembrance Agent: agente que envía información al usuario relacionada con su entorno físico.
Estos tres agentes utilizan el mismo
sistema, llamado SAVANT, que consiste en dos programas:
- RA-recuperación, que realiza la recuperación de la
información basada en una pregunta.
- RA-índice, que crea los archivos de índices. Los
índices se pueden crear a partir de fuentes generalmente útiles como: una
colección de artículos de periódico, de documentos personales, correo electrónico o notas.
SAVANT se basa en el
reconocimiento de patrones para buscar documentos, análisis sintácticos fuera
de los campos, y los indexa, todo automáticamente.
El esquema de
funcionamiento y los pasos que sigue un agente para realizar su tarea, es común
a todos los agentes mencionados. Dicho esquema, se representa de la siguiente
manera:
Esta figura muestra
las transiciones en una interacción con un JITIR agent.
Los rectángulos representan acciones tomadas por el agente y que cambian el
estado de la muestra, las cápsulas representan acciones tomadas por el usuario
al recibir la información que le proporciona el agente. Por último, las líneas
de flujo son las acciones tomadas por parte del usuario o el agente.
2. Clases de JITIR Agents
Los Just-in-Time information retrieval agents están diseñados con el fin de recuperar información
mientras, por ejemplo, se está escribiendo un texto cuyo contenido se ve
identificado con otros documentos que pueden ser de interés para el usuario.
Se
trata de un proceso continuo y rápido que se actualiza según se va elaborando
la información original (5 segundos aproximadamente), facilitando dicha
información ordenada según su grado de pertinencia.
2.1
Remembrance Agent
El
Remembrance Agent, empieza
a utilizarse en 1996 en el editor de texto Emacs, del
Sistema Operativo UNIX. El Remembrance Agent muestra listas de reseñas relacionadas con el
documento que se está leyendo o escribiendo. Estas sugerencias aparecen según
el orden de relevancia en un buffer especial por pantalla.
Descripción:
Cuando el usuario está escribiendo, leyendo o cambiando la estructura de un texto en Emacs, el Remembrance Agent muestra una lista con las sugerencias encontradas en las diferentes bases de datos. Una de las características que ofrece Emacs, es la de facilitar la configuración de las muestras según preferencias del usuario; es decir, el sistema puede estar configurado para exponer las sugerencias en las primeras cuatro líneas y en las siguientes dos líneas, las sugerencias sobre otros ficheros nota del propio usuario. Cabe destacar que, estas sugerencias son mostradas sin tener en cuenta el historial del usuario; es decir, el Remembrance Agent no tiene conocimiento de los intereses pasados del usuario o de si ha visto previamente una determinada sugerencia.
En
esta figura podemos apreciar el funcionamiento del Remembrance
Agent sobre el editor Emacs.
En este caso, los documentos sugeridos provienen de la base de datos INSPEC.
Las sugerencias están constituidas por todos aquellos documentos que puedan ser
relevantes a la sección sobre la que se está escribiendo en dicho momento. Estas
sugerencias remitidas, se basan en unas palabras determinadas que se encuentran
en ambos textos. Estas son las denominadas palabras clave, mostradas en una
ventana superior. En condiciones normales, la ventana del agente puede
presentar un ratio de sugerencias amplio. El resumen final de estas líneas son una combinación de ficheros del documento, designadas para orientar al usuario.
En
la imagen vemos como, de izquierda a derecha, aparece la siguiente información
referida a cada sugerencia:
·
Número de línea.
·
Grado de relevancia de la sugerencia, representado
por 0 y uno o dos signos “+”.
·
Autor de la cita.
·
Fecha de publicación.
·
Título del documento citado en la sugerencia.
Si
seleccionamos una sugerencia relevante, aparece una pequeña ventana que nos muestra
las cinco primeras palabras clave del documento sugerido. Estas palabras clave
se muestran en la línea correcta de orden de sugerencia, aunque solamente son
visibles cuando el usuario tiene una ventana abierta a pantalla completa. Si el
documento mostrado es interesante para el usuario, éste podrá acceder al texto
completo.
Por
defecto, el Remembrance Agent
no hace sugerencias basadas en otra sugerencia que ya haya sido recuperada,
aunque estas características pueden personalizarse.
Después
de recuperar un documento, el usuario asigna una valoración para la sugerencia
(entre 1 y 5). Esta valoración se guarda para poder realizar evaluaciones
posteriores.
Funcionamiento:
1.) El usuario está realizando una tarea primaria, por
ejemplo, escribiendo o leyendo un documento en el buffer principal de Emacs.
2.) El Remembrance Agent actualiza la lista de sugerencias aproximadamente
cada 5 segundos basándose en el texto que se está leyendo/ escribiendo en el
buffer y la base de datos que está siendo utilizada.
3.) En un
momento dado, el usuario puede leer las
sugerencias propuestas por el R.A.. Para ello, se actualizará a la vez su conocimiento sobre
qué información pertinente puede obtener. También puede realizar acciones que
producen cambios en las sugerencias mostradas por el R.A.:
- Renombrándolo, seleccionando el fichero de la
línea de la sugerencia (la cual desempeña una búsqueda basada en el
contenido del fichero), ofreciendo el texto completo de la búsqueda.
- Desempeñar una búsqueda de texto dentro de un
fichero en particular.
- Cambiando una o más direcciones a nuevas bases
de datos.
4.) Si el
usuario quiere ver los términos asociados a la sugerencia, el R.A. abre una nueva ventana con las palabras clave.
Leyéndolas, se actualiza su conocimiento sobre el documento asociado a la
sugerencia, el cual podrá ser leído por completo o ignorado, volviendo a la
tarea primaria.
2.2
Margin Notes
Margin Notes es un JITIR que automáticamente reescribe
páginas Web cuando son cargadas, añadiendo hiperlinks para relacionar
documentos. Cuando una página Web se carga en el navegador, Margin
Notes añade un margen negro en el documento, en el que se anotarán las
sugerencias propuestas.
Descripción:
Margin Notes compara cada
sección del documento a pre-indexar, ya sean archivos
de correo, campos de notas, u otros campos de texto basados en palabras clave
concurrentes. Si uno de esos campos indexados es encontrado será relevante en
la sección general de la página web y se incluye una pequeña “anotación” en el
margen. La nota contiene una breve descripción del texto sugerido, una serie de
círculos que representan la relevancia de la sugerencia y un enlace que
proporciona más información. La anotación consta de una materia, fecha y autor
del texto sugerido, aunque los datos mostrados pueden ser personalizados por el
usuario.
La imagen anterior muestra una captura
de pantalla de una página web que contiene una anotación de Margin
Notes. El documento sugerido, listado en
el margen negro de la derecha, es un correo electrónico que explica la
experiencia personal de un usuario con respecto al servicio de telefonía móvil
del que trata la página. La nota incluye el título del mensaje, el autor, fecha
y el grado de relevancia de la sugerencia.
Colocando el ratón sobre la anotación se
generará una lista de cinco palabras clave para decidir la relevancia de la
sugerencia. Las palabras clave son usadas para contextualizar una sugerencia y
dar una mejor indicación sobre el contenido del documento sugerido.
Seleccionando la anotación se crea una nueva ventana que despliega el texto
completo del correo, campo de nota, o de texto sugerido. La página de
sugerencia también tiene botones de retroalimentación usados para evaluar el
sistema.
Las páginas web a menudo tratan sobre
varias materias distintas, Margin Notes segmenta las
páginas web con anotaciones basadas en etiquetas HTML. Una sección es definida
como un texto entre etiquetas de cabecera de HTML, reglas horizontales, y unas
pocas secciones no estandarizadas que delimitan el uso de los editores. Cada
sección recibe una anotación, asumiendo que la sección es bastante larga y la
anotación está sobre el umbral de la relevancia. La excepción es la primera
anotación de cada página web, la cual esta basada en la página entera en vez de
en una sola sección.
Funcionamiento:
1.) La interacción comienza cuando el usuario lee la página web. Cuando
se carga una página nueva, ésta es analizada por Margin
Notes y el margen negro es añadido a los pocos segundos.
2.) Al mostarse la
anotación, el usuario podrá:
- Continuar leyendo
la página web principal e ignorar las anotaciones.
- Mirar la nota y
leer el sumario o una parte de él.
3.) Después de leer el sumario el usuario puede
continuar leyendo la página web principal, puede ver las palabras clave
asociadas con el sumario, o puede hacer
clic en la sugerencia para ver el documento entero.
2.3
Jimminy o Wearable Remembrance Agent
Jimminy, también llamado Wearable
R.A. o “R.A. portátil”,
proporciona información basada en el ambiente físico de una persona: su
localización, el entorno, la fecha y la hora, o el tema de la conversación en
curso disparan la búsqueda de información por parte del agente. El
procesamiento se realiza en un ordenador portátil que el usuario lleva encima
(por ejemplo, en una mochila) y las indicaciones son presentadas en una
pantalla que el usuario lleva acoplada a su ojo.
Descripción
El
principal objetivo es que toda la información sobre el ambiente físico esté
disponible para Jimminy a través de sensores
automáticos. Jimminy es una arquitectura general que
usa plug-ins para cada
sensor de forma que puede ser acoplado a un ordenador portátil. La información
que no pueda ser recogida a través de los sensores será introducida en el
sistema de forma manual. La implementación del sistema es llevada a cabo por
sensores pasivos que detectan la localización física de las personas presentes
en una habitación y utiliza el reloj del sistema para determinar la hora. El
tema de la conversación se introduce a mano, como es el caso de notas libres a
texto completo.
El
ordenador realiza dos funciones esenciales:
- Editor de
texto: durante una
conversación, las notas se escriben mediante un teclado abreviado mientras
se mantiene contacto visual con el interlocutor. Las notas que escribe el
usuario pueden ser clasificadas por persona presente, tema, lugar o fecha.
- Recuperación
de la información: las notas
y cualquier otro tipo de información que haya sido introducido en el
sistema, podrá ser recuperado en cualquier momento y en cualquier lugar.
Leer y entender la información
facilitada por el dispositivo es una tarea que demanda más atención que el
editor de textos. También es obvio que el usuario se distrae más: sus ojos
están enfocados en la pantalla y es difícil hablar y leer al mismo tiempo. Por
esta razón la información tiende a ser recuperada durante pausas en la
conversación o en situaciones de lectura.
El
interfaz de Jimminy está basado en del R.A. de Emacs, pero difiere de
éste en algunas características:
·
El tamaño de
la pantalla es escaso para un portátil, por lo tanto la información se presenta
de manera abreviada.
·
Las
características del entorno que son captadas por los sensores se presentan en
la pantalla como atributos del documento escrito, es decir los sensores aportan
información sobre la hora, lugar interlocutor, habitación, etc. relacionados
con el documento.
·
Los distintos
campos tienen asignadas tendencias que aumentan la relevancia de la información
nueva que se introduce en ese campo, por ejemplo, si una persona que se
encuentra en la “agenda” del usuario entra en una habitación, la tendencia del
nuevo valor de posición aumentará durante un periodo de tiempo determinado para
remarcar la importancia del nuevo hecho.
La imagen
muestra el interfaz de Jimminy tal y como aparece en
el visor. La parte superior de la
pantalla está reservada para las notas que están siendo escritas o
leídas. Las 4 líneas siguientes muestran las sugerencias basadas en el contexto actual del usuario. La parte inferior
de la patantalla muestra una vista condensada de las
tendencias actuales para localización,
tema, persona y texto introducido, seguido por el contexto (palabras clave y
entorno físico) que conducen a la sugerencia.
Por
ejemplo, los datos que muestra Jimminy en el
escenario de la imagen, es el siguiente:
·
El usuario
está hablando con David Mizell y acaba de entrar en la habitación E15-335.
·
La tendencia
para la localización y para las personas presentes es 4.
·
La tendencia
para el tema y texto que está siendo introducido son únicas. Las tendencias
sobre el entorno y las tendencias de la persona indicada tienen temporalmente
un aumento porque estas características
han cambiado recientemente. En un minuto se volverá a los valores por
defecto.
·
La primera sugerencia
es una nota que se está tomando. Como puede verse en la sección de palabras
clave, la sugerencia se basa principalmente en el número de habitación, pero
también en alguna de las palabras de las notas que están siendo escritas.
·
La segunda
sugerencia son notas de una conferencia de David Mizell.
·
La última
sugerencia es un e-mail sobre un desfile de moda para el cual fue desarrollada
la tecnología textil sobre la que trata la conversación y sobre la que el
usuario toma notas.
Funcionamiento
1.)
La mayor parte
del tiempo, el usuario está realizando una tarea determinada, por ejemplo,
hablando con un colaborador.
2.)
Cada 5
segundos, Jimminy actualiza en el buffer la lista de
sugerencias, basandose en el texto de las notas que
toma el usuario, el entorno físico actual, las preferencias actuales
establecidas y la base de datos que está siendo utilizada.
3.)
Si alguna
característica cambia, por ejemplo entrar en una nueva habitación, entonces la
tendencia para la característica es aumentada temporalmente 3 puntos y la
pantalla se actualiza para informar del cambio. Después de un minuto Jimminy automáticamente disminuye la tendencia de vuelta a
su nivel original.
4.)
El usuario
puede decidir mirar el visor de Jimminy y leer una o
más sugerencias y ver a texto completo aquellas que le interesen.
5.)
También
puede cambiar el valor de una o más características del entorno, como el tema
de la conversación, su localización y puede incrementar, disminuir o poner a
cero las tendencias para algunas de las 4 características principales. Todas
estas acciones cambian el estado interno de Jimminy y
afectan a las sugerencias que se muestran.
3. Aplicación de los JITIR Agents en el campo de la Documentación
Un
JITIR nos puede ayudar en la revisión de webs, nos
puede resultar muy cómodo que el JITIR compruebe automáticamente si el
contenido de una web ha cambiado, y cuando esto suceda que nos avise, e incluso
podría ejecutar consultas que se realizan periódicamente, si estas están
relacionadas con los nuevos datos y así ejecutar una DSI a los usuarios.
La
aplicación que puede tener un JITIR en el campo de la documentación será
fundamentalmente la de recuperar información o enlaces a documentos que
contengan la información que el usuario pueda necesitar, por ejemplo, podría
ser un investigador de UPV que esté escribiendo un artículo, si se dispone de
un JITIR, este podría buscar la información que el investigador pueda ir
necesitando mediante búsquedas en el catálogo de la biblioteca, bases de datos,
libros electrónicos, y otros recursos disponibles, etc.
Otra
característica aprovechable de los JITIRs y aplicable
al campo de la documentación son los filtrados. El JITIR puede ser selectivo y
filtrar aquella información que considere no relevante en la recuperación de
información para el usuario en ese momento, aunque trate del tema que esta
trabajando. Además, conforme abre documentos, puede indicar o mostrar
documentos relacionados con ése documento.
En
la compra de materiales, si disponemos de un JITIR puede comparar los precios
en distintos proveedores, actualizando precios según éstos los modifiquen.
En el campo
de la museología, el turismo, y demás tipos de visitas guiadas, nos
proporcionan información del entorno, pudiendo el usuario configurar su propio
circuito.
4. Conclusiones
El estudio de los JITIR todavía se encuentra en una
fase de desarrollo temprana, por lo que las aplicaciones actuales de esta
tecnología todavía son reducidas o al menos no han llegado a ser utilizadas de
una manera masiva por el público en general. Pero, se puede apreciar que la filosofía de la búsqueda de información de
manera proactiva comienza a ser un campo de estudio
interesante ya que la cantidad de información disponible es cada vez más
abrumadora y es necesario, por tanto que las máquinas empiecen a aprender a
ayudar al usuario en lugar de ser simples instrumentos que nos ofrecen gran
cantidad de recursos para obtener información, pero que no ayudan al usuario a
la hora de encontrar qué información es útil o relevante en cada momento ni a
transformar toda esa inmensa cantidad de información en conocimiento.
5. Bibliografía
RHODES,
Bradley J. “Using physical context for Just-in-Time information retrieval” [en
línea]. http://www.bradleyrhodes.com/Papers/physical-context-ieee-toc.pdf
[consulta : 6.05.2005]
RHODES, Bradley J. y MAES,
P. “Just-in-time information retrieval agents” [en línea]. http://www.research.ibm.com/journal/sj/393/part2/rhodes.html
[consulta : 6.05.2005]
RHODES, Bradley J. “Margin Notes Building a
Contextually Aware Associative Memory” [en línea]. http://www.bradleyrhodes.com/Papers/mnotes-iui00.html
[consulta : 15.05.2005]
RHODES,
Bradley J. y STARNER, Thad. “Remembrance Agent: a continuously running
automated information retrieval system” [en línea]. http://www.bradleyrhodes.com/Papers/remembrance.html
[consulta
: 10.05.2005]
“WEARABLE
computing”. http://www.media.mit.edu/wearables