Hypercontext & Reality Operating System

Автор: медиа-эксперт Аскар Туганбаев, 27.10.2013, mail@tuganbaev.ru

Введение

Последние 20 лет основная коммерческая задача интернета (как и других медийных сред) была в определении предпочтений пользователей и формировании товарных продаж в офлайне за счет уточненного таргетинга медийной и контекстной рекламы. Интернет использовался для накопления профильной информации о пользователях при медийном онлайн-потреблении, коммуникациях и поиске. Полученная социально-демографическая информация вместе с определяемыми интересами использовалась онлайновыми и офлайновыми коммерческими структурами для направления потребителя в каналы продаж и формирования события покупки.

Логично предположить, что развитие коммерческого двигателя онлайн-среды будет происходить в этом же направлении за счет более эффективного формирования продаж для каждого пользователя. Для этого необходимо более точно определять предпочтения потребителя как глобальные, так и сиюминутные. Основными технологическими драйверами при этом становятся – 1) более точное распознавание и описание потребляемого контента с разбором его на интерес-тэги, брэнд-тэги и настроенческие психохарактеристики отдельных сцен и их последовательностей, минуя существующие общие метаданные в пользу персональных контентных проекций, 2) уточнение гео-контекста пользователя с разрешением вплоть до сантиметров физического положения, направления взгляда и работы конечностей, 3) оперативное биометрическое измерение состояния потребителя – текущие уровни активности, внимания, здоровья, тонус и т.д. для определения биологических состояний и сиюминутных потребностей, с накоплением профилей физического потребления и активностей.

Гео-точность – в ближайшие годы значительные усилия производителей аппаратных средств, программных продуктов, онлайн-сервисов и провайдеров услуг будут направлены на повышение точности определения метрических параметров физической офлайн-активности пользователя для эффективного взаимодействия с новыми интерфейсами (жесты, голос, взгляд) и более точного контекстного взаимодействия при формировании офлайн-потребления. Пользователь из материальной точки на карте превратится в объемный объект, взаимодействующий с картой интерфейсов в закрытых и открытых пространствах с просчитываемым визуальным полем и предметным окружением.

Биометрия – определение и передача для анализа в режиме реального времени основных биометрических показателей пользователя – дыхание, пульс, внимание, тонус, скорость реакции и симптомы недомоганий — станут важными факторами, определяющими повседневное потребление – на фоне усложнения окружающей технологической среды, роста объема и скорости постоянного информационного обмена и значительного увеличения продолжительности жизни на фоне кратного роста качества уровня потребления (жизни).

Распознание видео – резкое многократное увеличение количества производимого и потребляемого видео, вызванное развитием каналов связи, увеличением количества источников (в т.ч. мобильные устройства, стационарные камеры, автомобили и очки) и необходимостью оперативного поиска и навигации по видео, приведет к неизбежному дефициту видео-метаданных и их недостаточностью для однозначной автоматизированной обработки видеопотоков в интересах каждого отдельного потребителя. Потребуется технология автоматического разбора (парсинга) видео (в т.ч. в режиме реального времени и быстрее) для определения локаций, персоналий, предметов, брендов, типов событий и др. Получаемые при этом последовательности данных могут использоваться как при построении релевантного персонального медийного потребления, так и в системах повседневного контроля, управления и информирования.

Инструменты

Умная одежда — Естественным источником уточненных локальных пространственных данных потребителя является его одежда при условии внедрения в нее соответствующих датчиков и контроллеров. Обувь, верхняя одежда и аксессуары (сумки, очки, зонты, трости, украшения) могут использоваться для точного позиционирования конечностей и головы пользователя в виртуальном пространстве для учета полученных данных при управлении интерфейсами, интерактивном медийном потреблении и геоконтекстном товарном потреблении.

Диагностика – в качестве источника биометрических данных могут выступать устройства, рассчитанные на информирование пользователя или удаленного медперсонала о текущем состоянии организма, а также спортивные, диетические и другие носимые устройства, связанные с ведением здорового образа жизни и контролем за потребляемыми и расходуемыми калориями.

Дополненная реальность – для получения, анализа и дополнения персонального видеоокружения пользователя могут быть используемые носимые миниатюрные камеры, встроенные в одежду, очки, головные уборы, автомобили и т.д. Получаемый видеоряд, разобранный на составляющие в режиме реального времени позволит оптимизировать контекстное информационное, медийное и товарное потребление.

Сервисы

Поисковик по одежде – важным проявлением социальности в настоящее время и ближайшем будущем является выбор одежды. При этом не существует запротоколированных алгоритмов и схем автоматизации процесса подбора одежды для потребителя. Однако в профессиональной среде производителей и дистрибуторов существует иерархическая система правил рекомендаций фасонов, брэндов и моделей на основе типовых паттернов потребителей и их социально-демографических характеристик. Построение онлайн-системы поиска, подбора и рекомендации одежды со значительной товарно-маркетинговой офлайн-составляющей создаст системную базу для будущего контроля гео-контекстных одежно-информационных персональных потоков.

Брэндированная социальность – популярным инструментом персонального тэгирования социальных характеристик потребителя являются потребляемые брэнды. Персональная история потребления брэндированных товаров и услуг позволяет значительно оптимизировать процессы рекомендации и формирования будущего потребления. Для накопления такой истории могут использоваться игровые онлайн-сервисы геймофикации привязки брэндов к потребителю, маркетинговые программы лояльности, социальные фото-сервисы (pinterest, instagram и т.д.) с возможностью знакомств на основе комплементарных персональных брэнд-профилей, а также разработка и внедрение системы персонального учета потребляемых брэндов при утилизации товаров.

Гастро-комьюнити – важный аспект социальности и проявления персональных предпочтений – питание и кулинария. Построение социального сервиса вокруг приготовления и потребления пищи позволяет накопить значительные персональные данные, оптимизировать процесс рекомендации потребления и дополнительно улучшить биометрические профили пользователей.

Гео-социальность – гео-контекстную историю потребления пользователей легче всего накапливать, анализировать, предсказывать и формировать при помощи гео-социальных сервисов, создаваемых для общения, медийного и товарного потребления на основе гео-контекстной информации провайдеров услуг и геймофикации протоколирования потребления в рамках маркетинговых программ лояльности.

Знакомство похожих – будущие системы социализации будут использовать в качестве исходных данных не только информацию, указанную пользователем и накопленную в результате медийного онлайн-потребления (как сейчас), но – в основном – будут опираться на историю реальной офлайн-активности участников – их перемещение, товарное и медийное офлайн-потребление, а также физическую гео-контекстную активность и биометрические данные.

Видео-рекомендации — от метаданных к происходящему в кадре – существующие рекомендательные видео-сервисы построены на сознательно организованных данных — метаданных производителей и агрегаторов, истории смотрения, пользовательских данных, редакционных цепочках и т.д. Данный метод подбора контента мало подходит в условиях избытка предлагаемой библиотеки, еще меньше может быть использован при потреблении интерактивно-генерируемого сложного метаконтента и вряд ли может быть успешно применен при навигации по бесконечному количеству видеопотоков, генерируемых в режиме реального времени. В этой ситуации необходимо уметь автоматически определять локации, персоналии и объекты в кадре (в т.ч. их коммерческие характеристики), характер происходящих событий в видео и другие психо-физические особенности персонального восприятия для каждого пользователя.

Офлайн-рекомендации — в ближайшие 10-20 лет трафик данных от устройства к устройству и от человека к устройству значительно превысит трафик, потребляемый и производимый непосредственно людьми, а количество единовременных сеансов связи и объем обрабатываемой информации одного пользователя многократно превысит физические возможности человека по контролю за ними. В этих условиях необходимо будет создание гео-контекстных механизмов предсказания и кэширования для офлайновой активности пользователя по управлению устройствами и интерфейсами вокруг него, медийному, информационному и товарному потреблению – на основе систем искусственного интеллекта и накопления данных о личной активности пользователя. Необходимо будет создать и поддерживать операционную систему управления реальностью – Reality Operating System (ROS) — для того чтобы мониторить и контролировать многочисленные устройства, датчики и контроллеры, улучшающие качество жизни будущего.

Гео-социальная система офлайн-рекомендаций

Таким образом, можно предположить, что производители товаров, провайдеры услуг и потребители в ближайшие годы будут нуждаться в появлении социального сервиса, обеспечивающего гео-контекстный обмен медийной, коммуникационной и рекомендательной информацией в режиме реального времени и привязкой к офлайн-активности для стимулирования и организации процессов управления, развлечения и потребления. Для построения такого сервиса необходимо дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта, точного гео-позиционирования, распознания видео и биометрического контроля. Кроме того, понадобятся дополнительные скоростные каналы связи с тотальным покрытием и мобильные устройства нового уровня производительности с возможностью объемного контроля окружающего пространства и биометрических данных. При этом стратегическую важность приобретает контроль за геомобильным потреблением услуг связи, позиционирования, платежных систем и т.д., так как информационная система, построенная на этих данных, сможет не только определять основу коммерческих взаимодействий всех участников рынка, но и может стать критической точкой уязвимости общества будущего.

English version ^[1]

Автор: tuganbaev

Источник ^[2]