2018

Activitati 2018

RAPORT STIINTIFIC INTERMEDIAR 1

Studiul contextului general de aplicare al tehnologiilor emergente in domeniul retelelor sociale online

Martie – Decembrie 2018

SUB-PROIECT 1 Dezvoltarea experimentală a tehnologiilor emergente din domeniul sistemelor de recomandare (deep learning on big data) la nivelul reţelelor sociale online şi studiul implactului acestora la nivelul utilizatorilor (AI Media)

1. Sinteza activitatii

Etapa 1-1: Cercetare exploratorie pentru identificarea nevoilor şi aşteptărilor utilizatorilor potenţiali ai aplicației software AI Media ce va utiliza algoritmi de deep learning și rețele neurale convoluționale pentru identificarea logo-urilor brandurilor sau companii ce apar în imaginile sau clipurile media postate pe rețelele sociale online, blog-uri sau forum-uri

Activitatea 1-1-1: Identificarea utilizatorilor potenţiali și a așteptărilor acestora privind aplicația AI Media

În vederea identificării utilizatorilor potenţiali ai viitoarei platforme AI Media și a așteptărilor acestora privind capabilitățile sale, am realizat o cercetare cantitativă, bazată pe un chestionar online (https://goo.gl/forms/VE4baWq03A5ggJxs2), trimis reprezentanților a 160 de agenții digitale http://www.topinteractiveagencies.com ale căror date de contact sunt prezentate în livrabilul: Baza de date_agentii digitale

Activitatea 1-1-2: Analiza pieței privind soluțiile existente similare cu AI Media și realizarea unui Ghid de bune practici pentru realizarea aplicatiei AI Media

Prin dezvoltarea aplicaţiei AI Media se doreşte adresarea directă a factorilor care determină succesul în campaniile în social media care se focalizează pe un produs/serviciu ce se mulează pe nevoile clienților. Prin astfel de campanii, produsul poate deveni unul din cele mai bune canale de marketing pentru a crește afacerea din social media, adică propune o abordare modernă și creativă, bazată pe măsurare și testare. AI Media adaugă multă testare, experimentare și măsurare pentru a obține ceva total diferit față de modul în care se face marketing în mod normal. Aplicația AI Media, folosind algoritmi de Machine Learning, va utiliza instrumente de recunoaștere a imaginilor și va identifica sentimentele provocate de postările unor influenceri din diferitele blocuri de conţinut analizate. Astfel vor fi luate în calcul o multitudine de date legate de context, locaţie, conținut analiza sentimentelor putând fi posibilă prin realizarea unor analize cantitative pornind de la resurse de conţinut calitativ, utilizând cu preponderenţă algoritmi de Machine Learning.

AI Media ar trebui să aibă în vedere trei tipuri de modele:

• Clasificarea - prezice clasa unică în care se încadrează o imagine. Scopul unui model de clasificare a imaginilor este de a prezice clasa în care o imagine se încadrează cel mai probabil. Răspunsul predictiv de la acest tip de model returnează primele cinci clase sortate după probabilitate în ordine descrescătoare. Probabilitățile din răspunsul respectiv ajung până la 1.

• Clasificarea pe mai multe etichete - prezice mai multe clase în care se plasează o imagine. Scopul unui model cu mai multe etichete este de a prezice mai multe clase în care o imagine se încadrează cel mai probabil. Acest tip de model prezice probabilități pentru mai multe clase pe baza a ceea ce este într-o imagine. Răspunsul la predicție returnează toate etichetele din model sortate după probabilitate în ordine descrescătoare. Într-un model cu mai multe etichete, răspunsul la predicție returnează etichete și probabilități; dar acele probabilități nu ajung până la 1.

• Detectarea obiectelor - identifică obiectele dintr-o imagine. Pentru fiecare obiect identificat, acesta ar returna coordonatele unei casete de margine în jurul obiectului din imagine, o etichetă de clasă și o probabilitate ca obiectul din caseta de legare să se potrivească cu eticheta de clasă. Unele scenarii pentru detectarea obiectelor includ localizarea logo-urilor de produse în imagini Un model de detectare a obiectelor este diferit de un model cu mai multe etichete. Un model cu mai multe etichete returnează probabilitatea ca anumite obiecte să se afle într-o imagine. În schimb, un model de detectare a obiectelor identifică localizarea obiectelor specifice dintr-o imagine.

Aplicația AI Media ar putea fi utilizată pentru a extinde viziunea unui marketer dincolo de identificarea cuvintelor cheie, pentru a detecta atributele despre o imagine, cum ar fi detectarea logo-ului propriu, dar și a mărcilor competitoare în fotografia unui client. Astfel, se pot utiliza aceste atribute pentru a afla mai multe despre stilurile de viață și preferințele clienților.

Aplicaţia AI Media ar putea fi utilizată şi ca sistem de monitorizare şi analize statistice, de exemplu pentru a urmări dacă brandul sau produsele vizate au fost plasate în conformitate cu cerinţele producătorului în campaniile social media, out reach şi content marketing.

Livrabil: Studiu 1 AI Media

Activitatea 1-1-3: Realizarea de cercetări calitative și cantitative în rândul stakeholder-ilor implicaţi privind așteptările lor reale și intenția de utilizare a aplicației AI Media

Pentru a identifica nevoile și așteptările utilizatorilor potențiali ai aplicației AI Media, am realizat o cercetare cantitativă pe un eșantion de 100 respondenți (manageri și angajați din agenții de Marketing online din întreaga lume, precum și freelanceri cu expertiză în acest domeniu).

Cercetarea a implicat evaluarea percepțiilor potențialilor utilizatori ai viitoarei platforme AI Media asupra capabilităților pe care dorim să le integrăm în AI Media, împărțite pe 3 clustere: analiza de imagini în conținut Social Media, analiza audienței, respectiv analiza sentimentelor utilizatorilor rețelelor sociale).

Rezultatele sugerează că majoritatea percepțiilor respondenților converg către ideea că funcționalitățile software-ului AI Media sunt percepute ca fiind necesare într-o măsură mai mare decât implicite. O posibilă explicație este următoarea: marketerii din Social Media așteaptă cu interes dezvoltarea unui software inovator, bazat pe tehnologii emergente în domeniul AI, care va aduce caracteristici noi, indisponibile în acest moment pe piață.

Rezultatele studiului au fost prezentate și dezbătute în cadrul unui focus-grup organizat în cadrul proiectului, la care au participat memebrii echipei de implementare a proiectului și reprezentanți ai opt magazine online din regiunea de Sud-Est.

Livrabil: Raport cu privire la nevoile si asteptarile utilizatorilor AI Media

Activitatea 1-1-4: Stabilirea unor modele comportamentale pentru diferitele categorii de utilizatori ai aplicației AI Media pentru stabilirea funcţiilor şi modulelor prioritare ce vor fi dezvoltate pentru aplicație AI Media

Social media este o sursă neexploatată de date de tipul Big data, folosind tehnici de analiză moderne pentru stabilirea unor modele comportamentale pentru diferitele categorii de utilizatori ai aplicației AI Media. Interpretarea acestui flux haotic de informații este domeniul inteligenței artificiale în special a algoritmilor de învățare automată (machine learning).

Imaginile devin mijlocul preferat de comunicare pe platformele sociale, înțelegerea informațiilor împărtășite de utilizatori și aplicarea acestor cunoștințe în strategiile de marketing poate duce la un avantaj competitiv considerabil. Această analiză are implicații atât în înțelegerea modelelor comportamentale ale utilizatorilor, cât și pentru o mai bună targetare a publicului țintă. Înțelegerea modului în care grupurile de cuvinte cheie diferite sunt grupate arată managerilor de marketing că pot crea campanii de vânzări încrucișate sau elemente ce pot fi incluse în campania de promovare a produsului în social media.

Livrabil: Studiu 2 AI Media

Activitatea 1-1-5: Formularea cerinţelor funcţionale şi non-funcţionale ale aplicației AI Media

Pentru a îndeplini cerințele proiectului FutureWeb, aplicația AI Media este proiectată ca serviciu web. Vor exista cereri venite de la utilizatori într-un anumit format și vor primi răspunsuri în urma procesării cererilor.

Aplicația va oferi următoarele servicii:

• Identificarea logo-urilor din imagini și video

Serviciul va accepta ca parametru de intrare o imagine sau un film, care ulterior va fi procesată sau procesat și va primi ca răspuns dacă a fost sau nu identificat un brand / logo din cele propuse. Inițial vor fi propuse câteva logouri de renume, care vor fi ulterior identificate în imagini sau filme.

Aplicația va putea permite adăugarea unui nou logo de care se va tine cont ulterior în analiză. Pentru aceasta o nouă companie a cărui logo va fi adăugat în sistem va trebui să pună la dispoziție un set de imagini (peste 100), cu marcaj în zona logo-urilor. Marcajul logo-urilor în imaginile trimise de companii vor trebui sa fie de forma unor dreptunghiuri ce se identifică prin coordonatele în pixeli a colțului stânga sus si valoarea lungimii (dimensiunea în pixeli a laturii orizontale) și a lățimii (dimensiunea în pixeli a laturii verticale). Aceste marcaje vor putea fi trimise separat într-un fișier text, unde se va trece pe fiecare linie numele fișierului, coordonata x, coordonata y, lungimea, lățimea pentru fiecare imagine în parte. În plus față de marcajul logoului, se va preciza ce tip de produs fizic are logo-ul pe el. Operația de adăugare a unui nou logo în sistem va fi făcută manual de către un operator.

• Recunoașterea geolocației

Informațiile ce țin de geolocație vor fi extrase din metadata imaginilor sau vor fi extrase din contextul postărilor în rețelele de socializare.

• Contextul social

Pentru a returna detalii cu privire la contextul social, în sistem va fi definit un număr fix de stări / situații sociale. Sistemul, prin analiza efectuată asupra imaginilor primite la intrare, va încerca să identifice una din stările definite inițial. Daca a fost identificată o astfel de stare, aceasta va fi returnată utilizatorului.

• Analiza sentimentelor

Sistemul va permite analizarea sentimentelor persoanelor identificate în imaginile sau clipurile media ce conțin logo-urile definite în sistem. Pentru acest lucru va fi definit un număr fix de stări sentimentale. În urma analizei imaginilor, daca vor fi identificate persoane în imaginile care conțin logo-uri acestora, li se va asocia o stare sentimentală din cele definite.

• Recunoașterea contextului social din text

Aplicația va permite analiza textului în care apare numele unui brand și va încerca recunoașterea contextului cu privire la sentimentele și intențiile clienților. Textul analiza va proveni din comentarii, forumuri sau rețele de socializare. Pentru a returna detalii cu privire la contextul social, în sistem va fi definit un număr fix de stări / contexte sociale.

Livrabil: Studiu 3 AI Media

Etapa 1-5: Diseminarea pe scară largă a rezultatelor proiectului

Activitatea 1-5-1: Diseminarea pe scara largă a rezultatelor proiectului (prin workshop-uri şi conferinţe ştiinţifice, oferte de marketing şi realizarea de articole în publicaţii de larg interes la nivelul comunităţii locale şi la nivel naţional)

 Actiune de informare a comunitatii stiintifice și de afaceri locale in vederea prezentarii cadrului extrem de dinamic al social media, necesitatea de a gestiona un volum tot mai mare de informatii despre produse și mărci cu implicatii asupra comportamentului utilizatorilor

 Actiune de informare a comunitatii studentilor ca viitori antreprenori sau angajați - utilizatori ai aplicatiei rezultate in cadrul proiectului Future web

 Diseminare la nivelul comunitatii academic asupra rolului tehnologiilor emergente asupra retelelor sociale online

 Diseminarea continutului ghidului de bune practici referitor la utilizarea la nivel international a tehnologiilor emergente, instrumente utile in gestionarea retelelor sociale online

 Diseminarea in cadrul participantilor la conferinta: cadre didactice, cercetatori, doctoranzi, reprezentanti ai mediului de afaceri a rezultatelor studiului pietei in vederea implementarii aplicatiei AI Media

 Constientizare la nivelul mediului de afaceri asupra beneficiilor aplicatiei AI Media

 Informare la nivelul comunitatii locale prin incheierea unui partenerait cu Consiliul Concurentei – filiala Galati

Livrabil: Plan de promovare a rezultatelor proiectului

SUB-PROIECT 2 Dezvoltarea experimentală a tehnologiilor emergente din domeniul comunicațiilor mobile la nivelul rețelelor sociale online și studiul impactului acestora la nivelul utilizatorilor” (Rețele Sociale Mobile Integrate)

1. Sinteza activitatii

Comunicarea este un factor foarte important în atingerea atât a obiectivelor personale, cât și a obiectivelor profesionale. Acest aspect este vizibil și prin numărul foarte mare de utilizatori ai rețelelor sociale online. Rețelele sociale online, precum Facebook, Google+, Instagram, LinkedIn, Snapchat, Twitter, WhatsApp, sunt accesate de un număr foarte mare de utilizatori, datorită beneficiilor pe care acestea le oferă.

Tehnologiile mobile ocupă un rol important în realizarea și utilizarea rețelelor sociale online. Analizele arată că peste 80% din utilizatorii rețelelor sociale folosesc dispozitive mobile (Sterling, 2017), ceea ce reprezintă 34% din populația lumii (Kemp, 2017).

Tehnologiile informatice sunt într-o dezvoltare continuă, o parte dintre acestea având un impact major și asupra sistemelor mobile, influențând și modul în care se desfășoară comunicarea prin intermediul rețelelor sociale online. Așa cum arată Oțoiu et al (2017), impactul asupra locurilor de muncă în domeniul tehnologiei informației și comunicației este foarte ridicat.

Din literatura de specialitate se desprind următoarele tehnologii emergente în domeniul comunicațiilor mobile (DeMers, 2016), (Gathere, 2017) și (ValueCoders, 2017):

• Internet of Things (IoT);

• Dispozitive portabile (wearables)

• Cloud computing;

• Realitatea augmentată;

• Volume mari de date și prelucrarea acestora.

Primele trei tehnologii emergente sunt tratate pe larg în cadrul acestui studiu.

Sistemele de realitate augmentată furnizează informații suplimentare, suprapuse peste o suprafață de vizualizare, cu scopul de a îmbunătăți percepția utilizatorului cu privire la realitate. Aceste sisteme se bazează pe data contextuale (poziția geografică, imaginile recunoscute, data etc.), precum și date furnizate de utilizatori (Pocatilu et al., 2017).

Realitatea augmentată este aplicată în diferite domenii precum (Poh M., 2018): educație, divertisment, tehnică, navigare, medicină, vânzări etc. Marile companii care furnizează soluții de social media integrează soluții de realitate augmentată în aplicațiile dezvoltate (Mediakix Team, 2017). Aceste soluții fi extinse și în cadrul rețelelor sociale online prin afișarea de informații contextuale, relevante pentru utilizatorii aplicațiilor mobile ce integrează tehnologii de realitate augmentată.

În cadrul acestui studiu de urmărește identificarea și analiza tehnologiilor și aplicațiilor mobile disponibile atât la nivel teoretic, cât și practic. Sunt evidențiate și tehnologiile emergente care influențează utilizarea rețelelor sociale online.

Prezentul studiu începe cu analiza rețelele sociale online. În continuare sunt descrise aplicațiile tehnologiile mobile din diferite perspective, inclusiv cea a dezvoltării de aplicații pentru dispozitive mobile. Studiul continuă cu prezentarea celor mai importante caracteristici ale tehnologiilor emergente din domeniul comunicațiilor mobil, dar și din perspectiva dezvoltării de aplicații dedicate. Un aspect important pentru acest studiu este reprezentat de posibilitățile de integrare ale acestor tehnologii emergente și a aplicațiilor mobile cu rețelele sociale online și impactul pe care acestea îl au asupra acestor rețele, din perspectiva utilizatorilor.

Studiul se încheie cu prezentarea concluziilor și direcții viitoare de cercetare.

Rețelele sociale online reprezintă un instrument asociat setului de tehnologii Web 2.0 ce și-a pus amprenta în special la începutul anului 2002. Web 2.0 permite o participare intensă a utilizatorilor în procesul de generare al conținutului instrumentelor online.

Rețelele sociale online au în vedere practici, activități și comportamente asumate la nivelul unor comunități de persoane ce se întâlnesc prin intermediul unor site-uri online pentru a face schimb de informații, cunoștințe și opinii, folosind instrumente conversaționale sincrone sau asincrone. Aceste instrumente permit transmiterea facilă a diferite forme de conținut multimedia, începând cu texte, imagini statice sau dinamice, sunete și filme.

Deși există excepții, cercetările disponibile sugerează că majoritatea rețelelor sociale sprijină în primul rând relațiile sociale preexistente. Ellison, Steinfield și Lampe (2007) sugerează că Facebook este folosit pentru a menține relațiile offline existente sau pentru a solidifica conexiunile offline, spre deosebire de întâlnirea cu noi oameni. Aceste relații pot fi legături slabe, dar în mod obișnuit există un element offline în rândul persoanelor care se unesc reciproc, cum ar fi o clasă partajată la școală. Aceasta este una dintre dimensiunile principale care diferențiază SNS de cele anterioare ale CMC publice, cum ar fi grupurile de știri (Ellison et al., 2007). Cercetarea în acest sens a investigat modul în care interacțiunile online interacționează cu cele offline. De exemplu, Lampe, Ellison și Steinfield (2006) au descoperit că utilizatorii Facebook se angajează să "caute" persoane cu care au o conexiune offline mai mult decât căută "pentru a căuta complet necunoscuți. De asemenea, o cercetare a Pew Research Center a constatat că 91% dintre adolescenții care utilizează rețelele sociale fac acest lucru pentru a se conecta cu prietenii (Lenhart & Madden, 2007).

1 Aplicații și tehnologii mobile

Prin termenul de aplicații mobile sunt avute în vedere aplicațiile dezvoltate și adaptate special pentru rularea pe dispozitive mobile. Acestea se clasifică după mai multe criterii. Un criteriu important îl reprezintă accesul la rețea (Pocatilu, 2012). Astfel, există aplicații independente (fără acces la rețea/Internet) și distribuite (cu acces la rețea/Internet).

Aplicațiile independente sunt aplicații care nu necesită conectarea la o rețea de calculatoare sau la Internet. Aplicațiile distribuite utilizează o conexiune la o rețea de calculatoare, conexiune care poate fi permanentă sau temporară. În cadrul arhitecturii aplicațiilor distribuite se pot regăsi:

• componente client și server specializate;

• client și server bazate pe servicii REST;

• tehnologii specifice aplicațiilor Web.

Majoritatea aplicațiilor mobile, inclusiv aplicațiile de tip social media, necesită conectarea la diferite servicii aflate la distanță. Așa cum se arată de către Lin și Siau (2003), principalele caracteristici ale aplicațiilor mobile distribuite, sunt:

• omniprezența – accesul la informații indiferent de locul în care se află utilizatorul și momentul de timp;

• disponibilitatea – posibilitatea de a contacta oricând și pe oricine folosind tehnologiile mobile;

• localizarea – prin utilizarea serviciilor de localizare (GPS – Global Positioning System, celule telefonie mobilă) sunt furnizate informații specifice zonei în care se află utilizatorul;

• personalizarea – aplicațiile sunt personalizate în funcție de preferințele și obiceiurile utilizatorilor;

• diseminarea – informațiile pot fi transmise simultan mai multor utilizatori.

Există numeroase domenii de aplicabilitate ale aplicațiilor mobile. Și în România se remarcă utilizarea pe scară din ce în ce mai largă a dispozitivelor mobile în diverse domenii de activitate. Dintre acestea, sunt amintite:

• informare și comunicare;

• afaceri electronice mobile (m-business);

• comerț electronic mobil (m-commerce);

• m-banking;

• m-learning;

• divertisment.

Un aspect foarte important îl reprezintă securitatea aplicațiilor mobile, în special a aplicațiilor prin intermediul cărora sunt transmise date personale. În acest sens se utilizează și mecanismele de securitate aplicate și în cadrul aplicațiilor clasice. În plus, la nivelul sistemului de operare sunt definite politici de securitate pentru protecție împotriva accesului la anumite componente software ale dispozitivului mobil.

Aplicațiile mobile sunt concepute să fie rulate pe dispozitive mobile care suportă o tehnologie adecvată. Dezvoltarea aplicațiilor mobile se realizează în funcție de platforma sau sistemul de operare avute în vedere.

Fiecare dispozitiv mobil dispune de un sistem de operare care gestionează resursele și asigură interfața cu utilizatorul. Complexitatea și facilitățile oferite de sistemul de operare variază în cadrul fiecărei categorii de dispozitive mobile.

Sistemele de operare pentru dispozitive mobile pot fi (Pocatilu, 2012):

• deschise – furnizează o interfață de programare a aplicațiilor, existând posibilitatea de a scrie aplicații pentru platforma respectivă;

• închise – nu pun la dispoziție o interfață de programare a aplicațiilor (API); anumite sisteme de operare de acest tip oferă suport pentru tehnologii independente de dispozitiv, dând posibilitatea dezvoltării de aplicații utilizând tehnologia respectivă.

La alegerea platformei mobile țintă a aplicațiilor dezvoltate se ține cont atât de cota de piață a acestora, cât și de potențialul ecosistemului.

În funcție de criteriul portabilității al codului binar al fișierului executabil rezultat, aplicațiile mobile se clasifică în:

• native – aplicațiile sunt rulate direct de procesorul dispozitivului mobil;

• portabile – codul binar interpretabil sau compilat la momentul execuției (JIT – Just in Time) este rulat într-o mașină virtuală.

În cazul aplicațiilor cu cod nativ, acestea pot rula doar pe o categorie de dispozitive mobile. Aplicațiile cu cod binar interpretabil sau compilat JIT pot rula pe dispozitive mobile diferite, cu condiția instalării în prealabil a platformei specifice (mașina virtuală).

Alegerea unui anumit tip de aplicație mobilă depinde de tehnologiile utilizate în cadrul organizației, de cerințele privind interfața cu utilizatorul, de platformele hardware și software pentru care se dezvoltă aplicația și de nivelul de pregătire a personalului.

Din punct de vedere al soluțiilor existente, se remarcă suportul pentru următoarele tipuri de aplicații mobile:

• Aplicații Web – aceste sunt rulate redate într-un control inclus într-o aplicație nativă sau în browser;

• Aplicații native – codul binar executabil se generează pentru fiecare platformă selectată;

• Aplicații hibride - rulează într-o aplicație container nativă.

Alegerea unei soluții pentru dezvoltarea de aplicații destinate dispozitivelor mobile trebuie să țină cont de mai mulți factori, precum: scopul aplicației, utilizatorii țintă, modalitățile de introducere a datelor, necesitatea accesului la rețea, caracteristicile dispozitivului etc.

Tehnologiile emergente prezentate (dispozitive portabile, IoT, cloud computing) influențează și modul în care utilizatorii vor interacționa prin intermediul rețelelor sociale online. De aceea, o direcție importantă de studiu o reprezintă studierea posibilităților de integrare a tuturor acestor tehnologii în rețelele sociale online (Figura 5), precum și determinarea impactului asupra acestora, în contextul utilizării dispozitivelor mobile.

În acest moment, în categoria dispozitivelor portabile intră ceasurile, brățările inteligente, dispozitive incorporate în haine și dispozitive utilizate la nivelul capului (ochi, urechi etc.). Dispozitivele portabile rulează un sistem de operare propriu, aceste fiind conectate la un dispozitiv mobil prin intermediul tehnologiei Bluetooth. Conectivitatea dispozitivelor portabile este în principal bazată pe dispozitivul mobil, dar noile generații includ și suport pentru rețele locale fără fir și/sau pentru rețele mobile. De asemenea, dispozitivele portabile pot dispune și de tehnologia NFC, de receptor GPS, precum și alți senzori (giroscop, monitor de ritm cardiac etc.).

Cele mai utilizate dispozitive portabile sunt ceasurile și brățările inteligente.

Aplicațiile dedicate dispozitivelor portabile sunt dezvoltate folosind bibliotecile puse la dispoziție de producător. De asemenea, dispozitivele portabile sunt bazate pe un sistem de notificări, furnizate atât de către aplicațiile de pe dispozitivul mobil, cât și de către aplicațiile instalate pe dispozitivul portabil.

Aplicațiile instalate pe dispozitivele portabile se conectează la rețele sociale online și pot transmite și recepționa mesaje și fișiere.

Pentru dezvoltarea aplicațiilor destinate dispozitivelor portabile, este necesar ca acestea să fie bazate pe un sistem de operare deschis în ceea ce privește accesul la interfața de programare a aplicațiilor. În această categorie intră sistemele operare Wear OS (Google), watchOS (Apple) și Tizen (Samsung).

IoT (Internetul lucrurilor) presupune conectarea unor dispozitive/echipamente la o rețea (Internet), acestea având posibilitatea de a comunica între ele în mod independent. Dispozitivele existente, conectate la Internet, includ (Flatwords Solutions, 2018): rutere WiFi, senzori, etichete WiFi și RFID, echipamente de recunoaștere. La ora actuală sunt disponibile soluții IoT într-o multitudine de domenii, inclusiv în social media.

În (Murthy and Gross, 2017) este prezentat un studiu în care se arată modul în care sunt analizate datele furnizate de utilizatori prin intermediul rețelelor sociale online, pe baza poziției geografice a acestora.

Un dezavantaj în utilizarea acestor tehnologii îl reprezintă aspectele de securitate, având în vedere că aceste dispozitive sunt conectate în permanență la Internet.

Pentru prototipizarea sistemelor IoT se pot utiliza plăci de dezvoltare bazate pe Arduino sau Raspberry Pi cu medii de dezvoltare dedicate sau specifice anumitor tehnologii. În cadrul Social Internet of Things, dispozitivele eterogene nu doar se conectează și interacționează ci și colaborează unele cu altele pentru a realiza sarcini specifice. Această interacțiune “socială” necesită cooperarea dintre dispozitivele IoT reprezintă esența SIoT.

Prin intermediul rețelelor sociale sunt transferate volume foarte mari de date. De asemenea, aplicațiile dedicate colectează foarte multe date cu privire la utilizatori și contextul în care aceștia le utilizează. Există posibilitatea de a integrarea componente pentru prelucrarea în timp real a datelor colectate și furnizarea rezultatelor sintetizate atât utilizatorilor cât și companiilor interesate. Componentele integrate în aplicații necesită implementarea de algoritmi specifici (Sloan and Quan-Hasse, 2017), dar optimizați pentru limitările dispozitivelor mobile în ceea ce privește puterea de prelucrare. Aceste volume mari de date trebuie stocate și prelucrate, iar serviciile de cloud computing reprezintă o soluție în acest sens. Un alt aspect important îl reprezintă eficiența costurilor, care poate fi crescută prin utilizarea tehnologiilor cloud în susținerea acestor platforme mobile de bazate pe social media.

Utilizarea acestor tehnologii emergente în cadrul rețelelor sociale online este benefică, prin prisma potențialului acestora. În vederea determinării impactului tehnologii emergente asupra rețelelor sociale online, din perspectiva utilizatorilor, sunt necesare următoarele etape:

• dezvoltarea unui prototip de aplicație care integrează aceste tehnologii; în (Mao Z. et al., 2017) sunt prezentate principalele aspecte care țin de dezvoltarea aplicațiilor mobile destinate rețelelor sociale online;

• selectarea utilizatorilor care vor testa prototipurile aplicațiilor mobile pentru rețele sociale online;

• elaborarea de metrici pentru măsurarea impactului acestor tehnologii asupra utilizatorilor;

• colectarea de date cu privire la modul în care integrarea acestor tehnologii influențează modul de funcționare și utilizare a rețelelor sociale online prin intermediul dispozitivelor mobile;

• analiza rezultatelor obținute.

Dispozitivele portabile pot fi conectate la rețelele sociale online direct sau prin intermediul dispozitivelor mobile. În vederea configurării dispozitivelor, precum și pentru stocarea datelor, vor fi utilizate servicii de cloud, prin intermediul unui server propriu. Datele stocate pot fi prelucrate ulterior sau în timp real, în (Sloan and Quan-Hasse, 2017) fiind prezentate metode specifice de analiză a rețelelor sociale online.

De asemenea, sunt avute în vedere și aspectele care țin de securitate pentru a asigura confidențialitatea și integritatea datelor utilizatorilor.

În cadrul acestei cercetări au surprinse și analizate principalele tehnologiile și aplicațiilor mobile disponibile la nivel teoretic și practic, în contextul utilizării în cadrul rețelelor sociale online, beneficiind de avantajele tehnologiile emergente.

Se remarcă existența unor tehnologii emergente care vor influența comunicarea prin intermediul tehnologiilor mobile în cadrul rețelelor sociale online. Măsurarea impactului acestor tehnologii este necesară în vederea dezvoltării de aplicații mobile care să vină în sprijinul utilizatorilor și al companiilor care pun la dispoziție astfel de servicii.

O direcție importantă a cercetării în acest domeniu o reprezintă determinarea impactului pe care îl au aceste tehnologii emergente asupra:

• schimbărilor în implementarea aplicațiile mobile;

• modului în care utilizatorii interacționează cu rețele sociale online;

• perspectivei utilizatorilor asupra noilor tehnologii;

• modului în care sunt percepute aspectele de securitate și confidențialitate.

În vederea determinării influenței pe care o au aceste tehnologii este necesară elaborarea unui sistem de metrici și indicatori, precum și de obținerea datelor necesare determinării impactului asupra utilizatorilor.

Din perspective conceptului IoT şi a dispozitivelor de tip wearables, pot fi remarcate o serie de concluzii, care sunt redate în cele ce urmează.

Universul IoT se dezvoltă cu o viteză ameţitoare, plecând de la 2 miliarde de dispositive în anul 2006, ajungând în 2015 la 15 miliarde de dispozitive, iar până în 2020 numărul acestora esteestimat să ajungă la 200 de miliarde.

Domeniile în care se vor regăsi cele mai multe device-uri conectate la internet sunt business şi sănătate, unde se vor concentra aproximativ 40%, respectiv 30% din întreaga industrie. Retail-ul ,securitatea şi transporturile sunt alte domenii care vor fi influenţate de IoT.

Din perspectiva social media, IoTşi dispozitivele de tip wearables vor avea, în prezent dar şi în viitor, următorul impact asupra acesteia:

• dispozitivele de tip wearables au potenţialul de a trece peste filtrele naturale ale organismului consumatorilor, care blochează mesajele cu caracter publicitar;

• noile comunități sociale se dezvoltă în jurul dispozitivelorinterconectate;

• dispozitivele de tip wearables cresc implicarea consumatorilor;

• dimensiunea ecranului dispozitivelor de tip wearableseste limitată;

• conținutul devine și mai concis;

• imaginaţiaşi creativitatea rămân armele principale în lupta cu dispozitivele wearables;

• dispozitivele de tip wearables creează o interfață de utilizator complet diferită de cea a unui computer sau telefon;

• confidențialitatea devine mai nuanțată;

• conținut trebuie să fie relevant pentru consumator.

Cercetarile calitative au furnizat mai multe informatii prezentate in continuare. In primul focus grup cu 8 persoane alese in mod aleator s-a incercat obtinerea mai multor informatii cu privire la diferite aspecte specifice marketingului, al tehnologiilor wearable/IoT asupra modului de utilizare curentă al rețelelor sociale online și al utilitații acestora.conform ghidului de interviu. Cateva din concluziile cercetarii sunt prezentate in continuare:

Persoanele care au participat la discutie au auzit de conceptul de wearables, dar sunt putin familiarizati cu aceste tehnologii. Exista o atitudine pozitiva asupra acestor tehnologii, nu se ofera multe informatii suplimentare pentru ca nu sunt foarte familiarizati cu aceste tehnologii. La nivel personal se observa o foarte mica implicare a tehnologiilor wearables in viata de zi cu zi a respondentilor. acestia nu sunt deloc familiarizati cu aceste tehnologii, ar incerca sa le foloseasca dar nu sunt foarte deschisi in a investi. Ca o concluzie generala, putem spune ca aceste tehnologii au un nivel de implicare foarte redus la nivel de personal cat si pentru folosirea lor in cadrul retelelor sociale online.

In cel de al doilea focus grup s-a realizat un studiu referitor la diferite aspecte specifice marketingului, al tehnologiilor wearable/IoT asupra modului de utilizare curentă al rețelelor sociale online și al utilitații acestora în cadrul strategiilor de marketing ale organizației. Cateva din concluziile cercetarii sunt prezentate in continuare:

• Persoanele din companii au auzit de conceptul de wearables, dar sunt putin familiarizati cu aceste tehnologii

• Exista o atitudine pozitiva asupra acestor tehnologii, sunt folosite mai mult la nivel personal si uneori pentru activitati sportive

• Se observa ca exista conturi organizationale online si cea mai cunoscuta retea sociala este facebook

• Retelele sociale online se folosesc des in companii si au rol de principal de promovare si comunicare.

• La nivel organizational se observa o foarte mica implicare a tehnologiilor wearables in funamentarea anumitor strategii; respondentii nu sunt deloc familiarizati cu aceste tehnologii; se vede o inclinare mai mare catre folosinta lor DOAR la nivel personal.

Ca o concluzie generala, putem spune ca aceste tehnologii au un nivel de implicare foarte redus la nivel de companie cat si pentru fundamentarea de decizii si strategii.

Printre principalele concluzii pe care le putem trage după realizarea și celor două cercetări cantitative desfășurate atât în rândul userilor dar și al organizațiilor, putem menționa că inovația și evoluția organizațională joacă un rol esențial în dezvoltarea nu doar a noilor tehnologii dar și a societății în general și a modului în care aceasta va interacționa și comunica cu stakeholderii.

În ceea privește gradul de familizarizare și obișnuiță în legătură cu tehnologiile de wearabels și Internet of Things, 46% în mare măsură și 15% foarte mare măsură în rândul organizaților. Majoritatea organizațiilor consideră că este avantajos apelarea la aceste tehnologii și a impactului pe care acestea le au asupra utilizării rețelelor sociale, 70% admințând că au un impact major. Peste 95% dintre respondenți afirmă că organizația în care activează dețin cel puțin un cont pe rețele de socializare media, apelând la acest mijloc de comunicare cu stakeholderii organizației foarte des într-o proporție de 42% și des de 44%. Momentan nu sunt încă foarte utilizate tehnologiile wearables și Internet of Things pentru elaborarea și fundamentarea unor strategii de marketing la noi țn țară, astfel putem observa că doar 6% aplează la aceste noi tehnologii în foarte mare măsură, 15% în mare măsură.

Pe de altă parte folosirea rețelelor sociale media ajută organizațiile să dezvolte o serie de strategii de piață, după cum afirmă că mai mult de 55% dintre organizații îi ajută în mare măsură și pe 30% dintre ei în foarte mare măsură. Dispozitivul cel mai folosit este Activity Trackerul, ce este considerat a fi foarte util, urmat de Smartwatches, Wearable Cameras, Headphones, Smart Glasses, Headsets pe ultimul loc situându-se Smart Clothing.

Dintre userii care au participat la sondaj, doar 31% au menționat că sunt foarte familiarizați cu tehnologiile wearables și Internet of Things, iar 59% consideră că există un avantaj major în aplelarea la aceste noi tehnologii. Smartwathcesurile sunt considerate a fi foarte utile, urmate de Headphones, Activity Trackers, Smart Glasses, Headsets și ca și în cazul organizațiilor Smart Clothing regăsindu-l pe ultimul loc.

SUB-PROIECT 3 Dezvoltarea experimentală a tehnologiilor emergente din domeniul neuromarketing la nivelul reţelelor sociale online şi studiul impactului acestora la nivelul utilizatorilor (NeuroMedia)

1. Sinteza activitatii

Etapa 3-1: Studiu de fezabilitate al aplicabilității neuromarketingului în rețelele sociale online și identificarea unor tehnologii emergente în această arie de activitate

Activitatea 3-1-1: Identificarea și analiza tehnicilor de neuromarketing disponibile la nivel teoretic și practic

Neuromarketingul presupune utilizarea unor tehnici specifice domeniului medical pentru a studia reacția creierului respondenților în urma confruntării acestora cu anumiți stimuli. Practic, cercetătorii măsoară modificări în activitatea anumitor zone ale creierului pentru a înțelege de ce respondenții reacționează într-un anumit fel, de ce sunt înclină să meargă către luarea unei anumite decizii.

Prin intermediul tehnicilor specifice neuromarketingului specialiștii pot măsura cu o precizie mult mai ridicată preferințele consumatorilor studiați, în special în situațiile în care există diferențe semnificative între comportamentul manifestat și cel pe care aceștia îl prezintă în cadrul studiilor de piață.

Desigur, anumite tipuri de cercetări de piață precum observările în medii controlate sau libere precum și experimentele de marketing pot completa datele obținute prin intervievarea directă a respondentului (intențiile afirmate/prezentate) însă uneori pur și simplu cercetătorul nu are posibilitatea supravegherii respondentului în momentul alegerii/investigării produsului și sau consumului acestuia sau acest proces este deosebit de dificil sau costisitor.

Lucrurile se complică și mai mult atunci când subiectul investigat este unul delicat pentru respondent sau societatea din care acesta face parte. Normele culturale locale, obiceiurile, tradițiile toate contribuie la modul în care respondentul tinde să prezinte o anumită situație atunci când este intervievat.

Figura 1. Echipamente EEG mobile si portabile

SUB-PROIECT 4 Dezvoltarea experimentală a tehnologiilor emergente din domeniul neuromarketing la nivelul reţelelor sociale online şi studiul impactului acestora la nivelul utilizatorilor (NeuroMedia)

1. Sinteza activitatii

Etapa 4-1: Cercetare exploratorie pentru identificarea nevoilor şi aşteptărilor utilizatorilor potenţiali ai rețelei sociale online AR Media ce va implementa tehnologii de realitate augmentată (AR – augmented reality) și recunoaștere locaţiilor, persoanelor şi obiectelor cu ajutorul camerelor foto ale dispozitivelor mobile

In aceasta etapa s-au realizat demersuri si activitati concrete tehnice si stiintifice in vederea indeplinirii indicatorilor propusi.

Din punct de vedere stiintific s-au realizat trei servicii de cercetare avand la baza metoda cercetarii calitative, care este prin excelenta o cercetare exploratorie prin care se studiază în profunzime motivaţiile, emoţiile, percepţiile, sentimentele care îi determină pe oameni să foloseasca realitatea augmentata in retelele sociale online. Prin cele trei cercetari calitative s-au identificat nevoile si motivatiile utilizatorilor potentiali ai realitatii augmentate, astfel: educatia copiilor cu nevoi speciale, modul în care tinerii previzionează dezvoltarea viitoare a rețelelor sociale; opiniile cu privire la legătura dintre tehnologiile de tip AR (inclusiv recunoaștere facială) și dezvoltarea rețelelor sociale; părțile pozitive și părțile negative ale evoluției tehnologice în domeniul rețelelor sociale; nevoile şi aşteptările utilizatorilor potenţiali ai tehnologiilor de realitate augmentată în rețelele sociale online precum și obținerea unui număr cât mai mare de idei care ar putea ghida dezvoltarea viitoare a rețelei AR Media. A treia cercetare exploratorie a fost realizata prin metoda interviurilor structurate de tip creion-hârtie, cu scopul de a anticipa oportunitatea introducerii unor facilități care să vină în întâmpinarea nevoile utilizatorilor potențiali ai rețelei AR Media.

De asemenea, a fost realizat un site al proiectului, s-au planificat activitatile aferente dezvoltarii capacitatii institutionale, s-au scos la concurs posturile de tineri cercetatori, s-a publicat pe Erris oferta de servivcii si s-a realizat un raport de cercetare cu privire la nevoile si asteptarile utilizatorilor in domeniul realiatatii augmentate in cadrul retelelor sociale online.

Descrierea stiintifica si tehnica

Pentru realizarea indicatorilor asumati prin proiect, au fost realizate trei cercetari calitative, care sunt prin excelenta exploratorii, scopul acestora fiind identificarea nevoilor si motivatiilor utilizatorilor potentiali ai realitatii augmentate in retelele sociale online.

O prima cercetare realizata prin focus-grup a vizat educatia copiilor cu nevoi speciale (o cercetare realizata prin doua focus-grupuri), o alta cercetare – tot prin focus-grup - a urmărit să surprindă modul în care tinerii previzionează dezvoltarea viitoare a rețelelor sociale; opiniile cu privire la legătura dintre tehnologiile de tip AR (inclusiv recunoaștere facială) și dezvoltarea rețelelor sociale; părțile pozitive și părțile negative ale evoluției tehnologice în domeniul rețelelor sociale; nevoile şi aşteptările utilizatorilor potenţiali ai tehnologiilor de realitate augmentată în rețelele sociale online precum și obținerea unui număr cât mai mare de idei care ar putea ghida dezvoltarea viitoare a rețelei AR Media. A treia cercetare exploratorie a fost realizata prin metoda interviurilor structurate de tip creion-hârtie, cu scopul de a anticipa oportunitatea introducerii unor facilități care să vină în întâmpinarea nevoile utilizatorilor potențiali ai rețelei AR Media.

Utilitatea practica a acestor demersuri stiintifice consta in :

- Identificarea si dezvoltarea unor ipoteze absolute necesare in viitoarelele cercetari de tip cantitativ (in celelalte etape ale proiectului);

- Intelegerea in profunzime a nevoilor comportamentelor persoanelor si grupurior de persoane care vor utiliza realiatea augmentata in retelele sociale online;

Din punct de vedere tehnic/metodologic s-a optat pentru metoda interviului, tehnnica de investigare fiind focus-grupul, iar pentru o cercetare tehnica a fost cea denumita “creion-hartie”.

Cetrcetarile au fost organizate in perioada iunie-octombrie 2018, procedeul de intervievare fiind intervievarea semistructurata, iar ca instrument de investigare s-a folosit ghidul de interviu, in toate cazurile.

Pentru fiecare din cele trei cercetari calitative exploratorii s-au realizat transcrieri ale interviurilor/discutiilor dinfocus grup, iar pe baza acestora s-au realizat rapoarte complete de cercetare.

Un alt indicator a fost realizarea unei cercetari exploratorii pentru identificarea nevoilor şi aşteptărilor utilizatorilor potenţiali ai rețelei sociale online AR Media ce va implementa tehnologii de realitate augmentată (AR – augmented reality) și recunoașterea locaţiilor, persoanelor şi obiectelor cu ajutorul camerelor foto ale dispozitivelor mobile.

Pentru realizarea acestui raport s-a realizat o proiectare metodologica intitiala in cadrul mai multor intalniri ale grupului de lucru, intalniri in cadrul carora s-au stabilit si esantioanele aferente celor trei cercetari organizate si prezentate mai sus. Pentru stabilirea domeniilor cele mai susceptibile si in concordanta cu scopul si obiectivele proiectului s-a aplicat o metoda stiintifica consacrata in domeniu, respectiv brainstorming, fiind identificate mai multe domenii de interes care vor fi prezentate mai jos.

Ca metoda principala de cercetare calitativa exploratorie s-a optat pentru studiul de caz, in asociere cu valorificarea rezultatelor obtinute prin cercetariloe organizate si prezentate mai sus. Au fost astfel studiate principalele lucrari de specialitate aparute la nivel international si national in domeniul de referinta, inclusive site-uri web si au fost sintetizate principale aspect privind categoriile de nevoi, asteptari si ecomportamente ale utilizatorilor relaitatii augmentate in retelele sociale online.

Nevoile, asteptarile si posibilele comportamente identificate pot fi structurate pe domenii, astfel:

1. Comertul electronic. Cumpărătorii de astăzi pur și simplu nu merg întotdeauna la cel mai apropiat magazin pentru a cumpăra anumite produse, ci utilizează dispozitivele digitale, in special mobile, pe care le au la dispoziție. Din acest motiv, “ecosistemul” comerțului cu amănuntul online evoluează rapid, după cum au arătat studiile recente vânzările cu amănuntul online se vor dubla și vor reprezenta peste 14,6% din vânzările globale până în 2020. Adaptarea tehnologiei în scopuri specifice și îmbunătățirea infrastructurii pentru a aduce mai multe servicii online oferă familiaritate și confort utilizatorilor. Cu toate acestea, astăzi există o mare nesiguranță în ceea ce privește convergența dintre comportamentul cumpărătorului on-line și off-line și modul în care acesta poate crește profitabilitatea atât în mediile online, cât și în cele offline. Acest lucru se reflectă în special în comerțul electronic, care este încă în mare parte o afacere națională, unde comercianții cu amănuntul se adresează în principal clienților din propria țară.

2. Domeniul educational. Pentru a avea o imagine cât mai completă asupra nevoilor privind utilizarea AR în educație s-a realizat o cercetare calitativa bazata pe analiza surselor de date secundare si s-a facut o analiza din perspectiva participanților la procesul educațional: elevi/studenți, cadre didactice, părinți, instituții de educație •

3. Domeniul medical. Unul dintre cele mai mari avantaje ale AR este capacitatea de a demonstra și vizualiza în mod clar concepte complicate. Peisajul competitiv dintre producătorii și furnizorii de medicamente înseamnă că avantajele mici pot aduce la câștiguri mari. Pentru replicile de vânzări care concurează pentru atenția unui medic, capacitatea de a demonstra rapid beneficiile unui medicament nou prin AR ar putea fi extrem de benefică. De exemplu, vizualizarea unui organ 3D pe un birou al unui medic și demonstrarea efectului respectivului medicament are un impact mai mare decât o simpla imagine. Xiapex a folosit realitatea augmentată pentru a-și prezenta noul tratament pentru cei care suferă de contracția lui Dupuytren. Profesionistii din domeniul sanatatii ar putea scana pagina pentru a vedea efectele conditiei in 3D, pentru a afla cum functioneaza tratamentul, pentru a vedea economiile potentiale ale costurilor si multe altele. In acest domeniu au fost identificate urmatoarele categorii de nevoi: nevoia de corectitudine a diagnosticului medical prin metode non-invazive sau minim-invazive; nevoia de siguranta in identificarea diagnosticului; nevoia de accesibilitate; nevoia de preventie; nevoia de educatie permanenta; nevoia de economicitate (costuri reduse in ceea ce priveste diagnosticul/tratamentul; nevoia de comunicare simpla pacient-medic; nevoia de dezvoltare profesionala; nevoia de performanta; nevoia de recunoastere prin evaluare.

4. Domeniul turistic. In industria turismului, ca și în alte domenii, inovația tehnologică joacă un rol deosebit de important în procesul de satisfacere a nevoilor turiștilor, oferind acestora experiențe deosebite Utilizarea noilor tehnologii devine o necesitate pentru destinațiile turistice în lupta de a-și păstra competitivitatea pe. Realitatea augmentată este o fațetă a inovației tehnologice cu un potențial deosebit în dezvoltarea turismului, fiind considerată parte a ”turismului inteligent” ea oferind informații despre destinații și atracții turistice. Realitatea augmentată are scopul de a introduce turistul într-un mediu digital, astfel încât acesta se simte în acel mediu, are sentimentul de prezență spațială iar creșterea disponibilității telefoanelor inteligente (smartphone) și a altor dispozitive de acest fel conduce la utilizarea acesteia tot mai mult în turism. Studiile arată că unul din 5 oameni are un smartphone și petrece o mare parte din timp utilizând diverse aplicații Totodată rețelele sociale pot avea un rol important atât în pentru ofertanții cât și pentru potențialii clienți de pe piața turistică, deoarece prin platformele create se poate crea un mediu propice pentru interacțiunea directă a potențialilor vizitatori cu destinațiile turistice . Rețelele sociale online sunt "spații" propice, apte să genereze efecte de multiplicare în spațiul stimulilor propuși, date fiind conținutul, diversitatea și modalitățile de prezentare a informațiilor provenite de la un număr foarte mare de utilizatori.

5. Domeniul jocurilor (gaming). Realitatea augmentată a fost explorată pentru multe aplicații, de la jocuri și divertisment până la medicină, educație și afaceri. Companiile de jocuri video au adoptat rapid această tehnologie pentru a crea jocuri care sunt cvasi-reale, oferind experiențe de neuitat. Există deja un număr de jocuri pe PC și dispozitive mobile care utilizează realitatea augmentată, dar mulți jucători se întorc la dispozitive de tip consolă pentru cea mai bună experiență. PlayStation și Wii oferă jocuri incredibile, în care jucătorii pot juca un jocuri de rol și pot folosi acțiuni fizice pentru a controla mișcările și acțiunile din joc. Cu realitatea augmentată, jocurile sunt mai pline de viață și oferă utilizatorului sentimentul de a fi prezent chiar în mijlocul acțiunii. Acest tip de tehnologie este foarte frecvent întâlnită în jocuri de luptă precum și în jocuri sportive, unde jucătorii pot avea control complet asupra experienței lor prin utilizarea unui dispozitiv AR. Un element cheie al sistemelor AR este măsura în care ele integrează augmentările cu lumea reală văzută prin camera foto. Software-ul trebuie să obțină coordonatele lumii reale printr-un proces independent de aparatul foto, folosind procedeul numit înregistrarea imaginilor. În același timp se folosesc și diferiți algoritmi de tip computer vision, legați în cea mai mare parte de urmărirea video (video tracking). Odată cu apariția unor cadre de lucru, cum ar fi ARKit de la Apple sau Google ARCore, dezvoltatorii au posibilitatea de a construi jocuri de tip AR fără a avea nevoie de nici un omolog din lumea reală. Rezultatele cerctarii exploratorii arată că beneficiile hedonice, emoționale și sociale, precum și normele sociale determină reacțiile consumatorilor, în timp ce riscurile fizice (dar nu și riscurile referitoare la confidențialitate a datelor) împiedică reacțiile acestora. Cu toate acestea, importanța acestor canale diferă în funcție de comportamentul jucătorilor. Ele arată, de asemenea, că atitudinile consumatorilor față de jocurile mobile AR sunt determinate în mare parte de nivelul de bucurie pe care aceștia îl obțin și de imaginea socială pe care o transmite un anumit joc altor persoane. În plus, nostalgia, experiența fluxului și activitatea fizică din joc contribuie la o asociere pozitivă. Cu toate acestea, riscul de a fi rănit în timpul jocului scade această atitudine, confirmând cercetări anterioare în contextul AR mobil. În mod surprinzător, deși jocurile mobile AR sunt o activitate extrem de socială, socializarea nu este legată de nici una dintre variabilele țintă. O explicație potențială este aceea că jucătorii se confruntă cu un flux de date și informații atât de puternic, încât aceștia nu apreciază sau nu folosesc avantajele modulelor de socializare pe care jocurile le oferă.

SUB-PROIECT 5 Dezvoltarea experimentală a unei ontologii specifice limbii române şi testarea efectelor căutariilor bazate pe Web-ul Semantic la nivelul reţelelor sociale online (Semantic Media)

1. Sinteza activitatii

Etapa 5-1: Identificarea rolului utilizării tehnologiilor semantice la nivelul rețelelor sociale online

Mediul virtual este format dintr-o uriaşă “reţea” de resurse informaţionale, creată în scopul difuzării produselor sale de către utilizatori, cele mai multe informaţii, desemnate să răspundă cererii utilizatorilor, informații, care de cele mai multe ori, nu sunt ierarhizate sau structurate. O căutare Google returnează aproximativ 25% din totatlitatea rezultatelor relevante pentru utilizator, și, foarte des se poate întâmpla ca anumite căutari să nu întoarcă nici un rezultat, chiar dacă există site-uri relevante pentru căutarea respectiva.

A apărut astfel, o nevoie acuta de identificare accesibilă a datelor, precum şi o nevoie de filtrare, interpretare şi sumarizare a informaţiilor, în beneficiul utilizatorilor, cu ajutorul programelor şi noilor tehnologii dezvoltate. Solutia este a pune la dispozitia utilizatorilor o modalitate, bazată pe actualele tehnologii XML, de prelucrare de către calculator a informațiilor. prin intermediul unui scenariu ce poarta denumirea de Web Semantic.

Web-ul Semantic poate fi perceput ca un sistem ce permite computerelor “să înţeleagă” şi să răspundă unor solicitări complexe ale utilizatorilor, bazate pe sens şi semnificaţie. Totodată, este considerat un integrator de conţinut din contexte, sisteme şi aplicaţii informaţionale.

Web-ul Semantic permite ca datele, localizate oriunde pe web, să fie accesibile şi înţelese atât de oameni, cât şi de calculatoare. Acest lucru se poate face prin adăugarea unor extensii, numite metadate, la documentele deja existente. Aceasta permite datelor să ﬁ e prelucrate automat de către calculatoare, cam după aceleaşi principii după care sunt prelucrate manual de către oameni. Web-ul Semantic este dependent de existenţa unor limbaje specifice şi de înmulţirea paginilor web adnotate cu metadate. Practic, atunci când vom încărca un anumit fişier pe internet, acestuia i se va ataşa o metadată care va „şti” să transmită unui eventual motor de căutare existent, detalii despre conţinutul şi sensul întregului articol.

Din cauza numărului mare de date potențial utile create pe o varietate de rețele sociale, utilizarea directă a rețelelor sociale este impracticabilă pentru a extrage informații utile. Prin urmare, sunt necesare tehnici avansate de filtrare. Căutarea informațiilor in social media se bazează pe identificarea cuvintelor și pe potrivirea acestora.

Web-ul Semantic promite un remediu. Ideea unui Web Semantic implică o mutare de pe site-uri nestructurate (de exemplu, fără sau doar cu metadate rare, comprehensibile de către calculator) la cele structurate, care nu pot fi înțelese doar de oameni. Vocabularul semantic se bazează pe concepte care sunt definite în ontologii.

Ontologiile oferă un vocabular de termeni într-un anumit domeniu, care este necesar pentru a detalia semnificația adnotărilor adăugate pe site-uri web. Ontologiile pot să unifice și să normalizeze datele din diferite resurse, de ex. social media, sintactic și semantic și să le asociază cu cunoștințele din domeniul de interes. Mai mult, cercetarea continuă a demonstrat că este importantă necesitatea unei înțelegeri comune a conceptelor în cadrul domeniilor și între ele, pentru a evita neînțelegerile.

Pentru a fi utilizate de webul semantic ontologiile trebuie să fie utilizate de calculatoare si astfel trebuie să fie exprimate în limbaje pe care să le poată înțelege usor si calculatoarele si oamenii. Astfel, principalele limbaje de definire a ontologiilor sunt bazate pe XML – un limbaj care este foarte usor interpretabil de calculatoare.

O caracteristică frecventă a ontologiilor este reprezentată de faptul că sunt formale. Datorită acestei caracteristici, construcția unei ontologii este deosebit de complicată, deoarece trebuie să conțină un mare număr de relații logice corecte si mai ales care să nu fie în contradicție.

Pentru a putea fi dezvoltată o ontologie specifică limbii române pentru rețelele sociale, s-a apelat la efectuarea a două cercetări calitative în rândul stakeholderilor implicați (organizații și utilizatori persoane fizice ) și a unei cercetări cantitative în rândul utilizatorilor retelelor sociale persoane fizice.

Astfel, în urma efectuării a 30 de interviuri în profunzime și pe baza rezultatelor cercetării calitative în rândul reprezentanților organizațiilor studiate s-au desprins următoarele concluzii:

• studierea percepției organizațiilor față de rețelele sociale online a evidențiat faptul că, reprezentanții acestor organizații asociază conceptul de rețea socială cu Facebook, dar și cu cuvinte precum comunicare, conectare și informație

• organizațiile analizate au declarat că au conturi în rețelele sociale online, preponderent pe Facebook, Twitter, Instagram, Youtube și Linkedin, deținând cel puțin două dintre aceste două conturi active, frecvența de utilizare fiind zilnică sau săptămânală

• cele mai utilizate conturi în scop profesional sunt Facebook, Linkedin și Youtube, căutările fiind efectuate prin cuvinte cheie/expresii ce au legătură directă cu domeniul de activitate al organizațiilor studiate

• organizațiile utilizează, contracost, servicii oferite direct de rețelele sociale online, cum ar fi Facebook Insights și mai puțin Twitter Analytics, Pinterest Analytics sau altele

• nicio organizație nu a indicat utilizarea altor servicii de analiză și monitorizare a rețelelor sociale online, altele decât cele oferite direct de către rețelele sociale, gen Hootsuite, SAP Social Engagement Cloud etc.

• jumătate dintre organizații analizează și monitorizează rețelele sociale și pentru produse și servicii oferite de alte organizații cu care se află în relații de concurență

• conceptul de Semantic Web nu este cunoscut în rândul organizațiilor studiate, fiind un considerat un termen cu un grad de noutate foarte ridicat

• la nivel personal sau organizațional, tehnologiile Semantic Web nu sunt utilizate deloc, motivul fiind lipsa de informație îprivind utilitatea practică a tehnologiilor semantice și, posibil, și lipsa unei nevoi identificate în ceea ce privește utilizarea acestora în scop organizațional

• cele mai frecvente tipuri de funcționalități considerate că pot fi implementate cu ajutorul tehnologiilor specifice Semantic Web-ului în cadrul organizației sunt cele ce permit analiza părerilor utilizatorilor privind caracteristicile unui produs/serviciu, căutarea/ filtrarea semantică și înțelegerea avansată a conținutului mesajelor, totodată, acestea fiind considerate și cele mai utile funcționalități

• analiza relațiilor dintre utilizatori, analiză ce poate identifica influencerii utilizatori care promovează o imagine bună a organizației sau pe cei care promovează o imagine negativă a organizației, nu a înregistrat răspunsuri din partea organizațiilor studiate, ceea ce poate sugera și o neînțelegere a utilității funcționalității respective

• organizațiile sugerează o serie de utilități ale tehnologiilor semantice, ca de exemplu, transmiterea rapidă de date referitoare la produsele/serviciile organizației, îmbunătățirea produselor/serviciilor oferite clienților pe baza unor căutări avansate, căutarea rapidă a unor informații relevante pentru activitatea organizației în vederea luării unor decizii, obținerea unei imagini clare referitoare la părerile utilizatorilor rețelelor sociale online, dezvoltarea unor instrumente noi sau servicii asociate pe baza nevoilor exprimate în mediul online și altele.

În urma realizării unei cercetări calitative în rândul utilizatorilor persoane fizice ai rețelelor sociale, prin intermediul celor 30 de interviuri în profunzime se pot desprinde următoarele concluzii:

• toți respondenții dețin un cont de socializare, preponderent Facebook și Instagram, conturi ce sunt accesate zilnic în scopuri clar definite: comunicare, socializare și informare

• majoritatea respondenților asociază conceptul de rețea socială cu Facebook sau cu cuvintele cheie: interacțiune, comunicare și socializare

• cele mai accesate servicii de analiză și monitorizare a rețelelor sociale online au în vedere utilizarea unor servicii oferite direct de rețelele sociale online, mai mult de jumătate din respondenți indicând că utilizează Facebook Insights și foarte puțini Pinterest Analytics sau Twitter Analytics

• niciun respondent nu utilizează servicii de analiză și monitorizare a rețelelor sociale online, altele decât cele oferite direct de către rețelele sociale, gen Hootsuite, SAP Social Engagement Cloud

• serviciile de analiză și monitorizare a rețelelor sociale se realizează în scop personal, gratuit de către toți respondenții

• doar 3 respondenți au auzit de conceptul semantic Web, dintre care doar unul singur este familiarizat cu ceea ce înseamnă ontologie semantică și tipuri de funcționalități specifice web-ului semantic

• respondenții s-au confruntat cu o serie de probleme legate dificultatea de a găsi răspunsuri la întrebări mai complexe și existența unor diferențe lexicale, în sensul că același înțeles poate fi exprimat în moduri diferite

• au fost semnalate probleme referitoare la ambiguitatea rezultatului, în sensul că același cuvânt sau propoziție poate să aibă înțelesuri diferite și multilingvismul generat de exprimarea în mai multe limbi

• ca tipuri de funcționalități ale web-ului semantic considerate utile au fost indicate căutarea semantică ce ține cont de înțelesurile diferite ale unui cuvânt și căutarea semantică ce ține cont de sinonimele cuvintelor utilizate, respectiv de cuvinte cu sens mai specific

• analiza părerilor utilizatorilor privind caracteristicile unui produs sau serviciu în cadrul rețelelor sociale online au prezentat interes din partea respondenților pentru a fi implementate cu ajutorul ontologiilor semantice

• părerile celorlalți utilizatori din rețelele online sunt importante în măsura în care vizează aspecte ce au legătură cu evenimente socio-politice, interne sau internaționale și cele care se referă la analiza reacțiilor altor utilizatori privind evenimente catastrofale

• s-a remarcat existența unui grad destul de ridicat de necunoaștere a utilității diferitelor tipuri de funcționalități specifice web-ului semantic, dar nu s-a înregistrat nicio barieră cognitivă în privința promovării ulterioare a acestui concept.

Pe baza cercetării calitative, a fost proiectată și o cercetare cantitativă de tip sondaj, prin distribuirea unui chestionar online pe platforma www.esurvayspro.com.

În urma colectării datelor și a analizei acestora, se pot desprinde următoarele concluzii:

• doar 30,43% au auzit de acest concept, iar dintre cei care au auzit 73.91 % sunt familiarizați cu tehnologiile Semantic Web într-o măsură foarte mică, 26.09 % în măsură medie

• deși o pondere ridicată dintre respondenți au auzit de aceste tehnologii, ei nu cunosc avantajele oferite de tehnologiile semantice în cadrul rețelelor sociale

• cea mai mare parte a respondenților 63.47% menționează ca prima rețea socială care le vine în minte Facebook, urmată de Instagram cu 24.35%, iar la distanță destul de mare LinkedIn cu 5.22%, Youtube cu 4.35% și Twitter cu 2.61%

• domeniile de interes ale respondenților în cadrul rețelelor sociale, acestea pot fi grupate pe următoarele arii: modă și servicii de înfrumusețare, muzică și artă, mondenități, business ( antreprenoriat, marketing, educație financiară), dezvoltare personală, timp liber și relaxare, actualitate politică si socială, oportunități de carieră

• în privința celor mai frecvente cuvinte utilizate în căutările pe rețelele sociale, răspunsurile respondenților arată interesul acestora pentru prieteni, restaurante, vreme, citate, amuzament, știri, evenimente, nume de mărci, marketing, modă, fotografii, modă etc.

• în ceea ce privește problemele cu care se confruntă utilizatorii în căutările pe rețelele sociale, primul element menționat de către 59.8% dintre respondenți a fost “dificultățile semantice” (același înțeles exprimat în moduri diferite), urmat de ambiguitate (același cuvânt/propoziție are înțeles diferit), menționat de 55.3% din respondenți, multilingvism (exprimarea în mai multe limbi a cuvintelor căutate), menționat de 50% și dificultatea în a găsi răspuns la întrebări mai complexe, menționat de 10.71% dintre cei intervievați

• avantajele (funcționalitățile) oferite de tehnologiile semantice (ontologii semantice) sunt apreciate în proporție ridicată de utilizatori, pe primul loc situându-se analiza părerilor celorlalți utilizatori privind caracteristicile unui produs, urmat de analiza părerilor celorlalți utilizatori privind companii, organizații si analiza emoțiilor exprimate de utilizatori cu privire la elementele prezentate

Crearea unor ontologii în limba română pentru rețelele sociale devine astfel imperios necesar, deoarece aceasta conduce la rezolvarea unor probleme majore ale internetului semantic: clasificarea, indexarea şi regăsirea mai precisă a cunoştinţelor conţinute în rețelele sociale, dezvoltarea de interfeţe multilingvistice la aplicaţiile specifice webului semantic, crearea de comunităţi virtuale eliberate de bariere lingvistice etc.