Personalcasting

Personalcasting , o televisión digital personalizada (PDTV), ^{[ 1 ]} es una aplicación que utiliza algoritmos de noticias bajo demanda para ofrecer noticias de radio o televisión personalizadas en una amplia gama de plataformas informáticas, incluidos teléfonos móviles y PDA . A diferencia del podcasting , que es una serie de archivos multimedia digitales (de audio o vídeo) que normalmente se descargan a través de la sindicación web , Personalcasting indexa, agrupa y extrae automáticamente información de las fuentes de noticias.

Con la tecnología de personalización de contenidos, los usuarios pueden crear consultas complejas combinando palabras clave , entidades nombradas (por ejemplo, personas, organizaciones y lugares), fuentes (por ejemplo, CNN , MSNBC , ABC ) o intervalos de tiempo (por ejemplo, días, semanas o años específicos). Estas consultas generan noticias en vídeo seleccionadas según los intereses del usuario. Por otro lado, existen empresas que ofrecen servicios de personalización de contenidos directamente a los medios de comunicación, lo que permite a las organizaciones crear programas personalizados y continuos para sus oyentes.

Al personalizar la selección de noticias y las plataformas desde las que se difunden, los usuarios disfrutan de una experiencia informativa más individualizada y enriquecida, basada en sus preferencias. Esta aplicación resulta especialmente beneficiosa para quienes desean escuchar información personalizada durante sus desplazamientos al trabajo. Según un análisis de la Oficina del Censo de EE. UU ., conducir al trabajo era el medio de transporte preferido por casi nueve de cada diez trabajadores estadounidenses (87,7 %), y la mayoría (77 %) conducía sola.

Además, se pueden crear algoritmos para monitorizar las sesiones de Personalcast de un usuario y así captar su interés. El sistema puede entonces ampliar automáticamente las consultas y selecciones del usuario para incluir contenido adicional según sus preferencias.

La tecnología de transmisión personalizada fue desarrollada por una comunidad de científicos y empresas tecnológicas independientes a finales de la década de 1990 y principios de la de 2000 para facilitar el acceso a las noticias televisivas. Los sistemas anteriores requerían la anotación manual del contenido. Sin embargo, los sistemas más recientes extraen automáticamente la información de diversas fuentes de noticias.

La primera referencia conocida a la transmisión personalizada data de 1999, realizada por la empresa tecnológica VoicePress. Poco después, Mark T. Maybury, editor de Intelligent Multimedia Interfaces ^{[ 2 ]} e Intelligent Multimedia Information Retrieval ^{[ 3 ],} utilizó el término transmisión personalizada en una conferencia internacional sobre modelado de usuarios en Alemania y también lo incluyó en varios artículos de investigación . ^{[ 4 ]}

En Japón , Sony aplicó este concepto a la programación televisiva en el año 2000, lanzando un sitio web llamado PercasTV que ofrece un servicio de distribución de vídeo personal en directo a través de Internet .

Partiendo de algoritmos de comprensión de noticias basados ​​en contenido que analizaban simultáneamente múltiples flujos multimedia (por ejemplo, audio, vídeo, texto), se inventó un sistema de personalización que generaba automáticamente contenido y material multimedia adaptados a las consultas y preferencias individuales para personalizar las noticias televisivas. En 2008 se concedió una patente estadounidense ^{[ 5 ]} sobre transmisión personalizada para el "Navegador de noticias televisivas personalizadas".

• Maybury, M., Greiff, W., Boykin, S., Ponte, J., McHenry, C. y Ferro, L. 2004. Personalcasting: Noticias de televisión personalizadas. En Ardissono, L., Kobsa, A. y Maybury, M. (eds.) Televisión digital personalizada: Programas dirigidos a usuarios individuales. págs.  177-202. Kluwer Academic.
• Morey, D; Maybury, M; Thuraisingham, B. 2002. Gestión del conocimiento: obras clásicas y contemporáneas. Cambridge: MIT Press.
• Número especial sobre modelado de usuarios y personalización para televisión.
• Televisión digital personalizada