TURyDES
Vol 5, Nº 12 (junio/junho 2012)

GUIA TURÍSTICA DE BASE GEOGRÁFICA CON LOCUCIÓN INTELIGENTE: GEOASIS

F.J. Ariza López (CV), M.A. Ureña Cámara (CV), F. Martínez Santiago (CV), L.A. Ureña López (CV) y A. Montejo Ráez (CV)


1. INTRODUCCIÓN

El campo de las aplicaciones tecnológicas al turismo ha creado gran interés entre la comunidad científica (Pablos y col., 2011). La posibilidad de acceso a los servicios de las TIC ha cambiado el modo en que los servicios turísticos son encontrados, gestionados y proporcionados. El comercio electrónico en el sector de turismo se ha desarrollado enormemente en los últimos años, y a la par las inversiones y usos de las TIC. Es cierto que la Web 2.0 se impone ahora en casi todos los servicios pero también los servicios basados en la posición. Aquí los sensores GPS, las brújulas, acelerómetros, etc., permiten servicios de navegación, enrutamiento y rastreo, personalizando la experiencia en función del cliente y de su posición geográfica, ambos aspectos muy relevantes para el sector turístico.

En el ámbito turístico son numerosos los antecedentes e iniciativas relativos a sistemas de guía turística. Atendiendo al entorno donde se resuelve el problema y a la información que se utiliza en los sistemas de guía turística, desde los puntos de vista conceptual y operacional, se pueden distinguir las siguientes tipologías de aplicaciones:

El elemento más tradicional, y base conceptual de los anteriores, son las guías turísticas, las cuáles han evolucionando hacia lo multimedia y la confección a medida, e incluso participativa. La primera evolución sobre el papel se alcanzó con la inclusión del audio. Las primeras audioguías creadas fueron diseñadas para entornos muy estructurados y controlados como son los museos. Las unidades de información a reproducir describen diferentes objetos que están dispuestos en diferentes emplazamientos. Los sistemas más antiguos son totalmente manuales y es el usuario quien activa la reproducción de cada paquete de información al llegar al lugar de interés, pero también hay otros sistemas modernos que poseen conocimiento sobre el emplazamiento del usuario, así como sobre el emplazamiento de las unidades de información, suministrándolas bajo ciertos criterios de activación.

Algunos de estos sistemas fracasan en el intento de utilizarlos en aplicaciones donde existen condiciones ambientales y situacionales que cambian o varían de manera importante, dado que los mismos, en entornos cambiantes para los que no están diseñados, llevan a una selección poco útil de las unidades de información que van a reproducirse. Por ejemplo, al emplear el último elemento de guía de museo descrito anteriormente en un museo al aire libre en el que los visitantes recorren tanto los espacios de la exposición como otros espacios exteriores a voluntad, el diseño del sistema y sus parámetros de selección pueden llevar a situaciones con selecciones de información poco útiles.

En la revolución digital, la convergencia de medios también ha beneficiado grandemente las posibilidades que brindan las guías. Con este soporte las guías digitales pueden integrar en una misma interfaze texto, imagen y sonido. Ejemplo notable de guías digitales gratuitas son las SchMap (www.schmap.com), que cuenta con cientos de guías de todo el mundo y que permite tanto la consulta on-line desde el navegador web del usuario como su descarga y uso off-line sobre un PC o PDA. Destacar de esta iniciativa el diseño de la interfaze (mapa, fotos, texto, etc.) como la posibilidad de que los usuarios creen y mejoren las guías ya existentes gracias a una herramienta participativa. Como característica negativa destacar que es un sistema mudo y sin capacidad de suministrar sus contenidos a la posición GPS del usuario.

En la línea de las herramientas participativas propias de la Web 2.0 se debe destacar la iniciativa WikiVoyage (www.wikivoyage.org). La intención de WikiVoyage es la de satisfacer la necesidad de los turistas para obtener informaciones actualizadas de un modo instantáneo gracias a Internet, informaciones que las guías turísticas existentes, e incluso a la carta, no son capaces de brindar. WikiVoyage es un proyecto muy parecido a Wikipedia, y se caracteriza por el espíritu de compartir nuestros conocimientos y experiencias.

Las audioguías en formato MP3 son un producto ya consolidado, cada vez existen más ciudades que ofrecen este medio e incluso hay alguna empresa española líder en el sector. Un avance reciente son las audioguías en MP3 a la carta y descargables. Se trata información turística en audio a la carta, lista para descargarse en el móvil, agenda electrónica o MP3. Sin embargo, a pesar de la innovación que suponen su realización a medida, los formatos y métodos de comercialización, presenta las limitaciones de ser una documentación cerrada a un conjunto de contenidos prefijados y cuya vinculación con la posición del usuario es prácticamente nula.

Otro ejemplo de audioguías son los sistemas tipo CityShow. Se trata de un sistema basado en el alquiler al usuario de una PDA dotada de GPS y cartografía digital que ofrece al turista una locución MP3 e imágenes y texto en la pantalla sobre un conjunto de elementos seleccionados. A pesar del éxito del sistema, sus limitaciones son claras, funciona con una información “enlatada” y sus contenidos son muy limitados.

GeoPedia es otra propuesta intersesante. Se trata de una aplicación que muestra fotos de Flickr, mapas y artículos de la Wikipedia dependiendo de donde se encuentre un cliente que disponga de un iPhone. En este caso las limitaciones provienen de su restricción a una plataforma de marca (iPhone), así como de no utilizar totalmente la inteligencia geográfica que puede aportar un SIG, sólo considera la posición, la distancia.

El problema que supone la utilización de las guías en espacios abiertos proviene de la aleatoriedad y discrecionalidad con la que cada usuario puede realizar su trayecto, y de cómo dosificar adecuadamente los contenidos en cada momento. Existen diversas propuestas de solución del problema desde distintos puntos de vista, entre otros:

Por todo lo anterior, se puede afirmar que, casi en su totalidad los sistemas actuales se basan el acceso a bases de datos, las cuales contienen información convenientemente estructurada, con temáticas muy específicas y limitadas. De hecho, el modelo de negocio de muchos de estos sistemas consiste en la venta de la información, y en la actualización sucesiva de la misma. Aunque generalmente esa misma información ya existe y es accesible por todos, se justifica el precio de la misma porque no suele encontrarse expresada con el grado de formalismo necesario para ser computacionalmente asimilable, al menos mediante el uso de técnicas informáticas tradicionales.

La Guía turística de base geográfica con locución inteligente (GeoAsis), que aquí presentamos, es una herramienta de servicios basados en la posición y el conocimiento y cuyo objetivo es proporcionar al turista en movimiento una locución geocontextual, y basada en preferencias de usuario, de manera equivalente a la que realizaría un guía profesional.

GeoAsis adopta una arquitectura cliente-servidor con vistas a repartir las tareas de enrutamiento, dicción, reconocimiento de voz, recálculo de ruta, etc., de la manera más eficiente posible. GeoAsis es un sistema basado en el conocimiento, para lo que utiliza una GeOntotología basada en la aplicación de CommonKADS, metodología para desarrollo de sistemas basados en el conocimiento.

El objetivo de GeoAsis (Geo + Asistente) es proporcionar información turística de tipo cultural a los usuarios (turistas) mientras que se desplazan (p.e. entre dos ciudades o dentro de una ciudad). La idea original parte de replicar en un dispositivo móvil el servicio de información contextual que ofrecen los guías turísticos profesionales (personas) cuando acompañan a grupos (p.e. en un autobús). Por tanto, GeoAsis no es un sistema de ayuda a la navegación, más bien es un sistema que se comporta como un compañero experto que informa al usuario, de manera hablada, sobre distintos aspectos (arte, arquitectura, historia, etc.) relativos a los puntos de interés que se van sucediendo a lo largo de la trayectoria de desplazamiento.

GeoAsis es el resultado de un proyecto de Excelencia financiado por la Junta de Andalucía del que existe un ejemplo piloto desarrollado para ciertos itinerarios turísticos dentro de la provincia de Jaén

En este trabajo se presenta la visión general del sistema y detalles principales sobre el modelo de GeOntología y el algoritmo de planificación de la locución en función del contexto de navegación.

2. GEOASIS

La arquitectura de GeoAsis se conforma sobre un sistema basado en el conocimiento, cuyo núcleo central es una GeoOntología. Esta GeoOntología es un modelo de conocimiento diseñado según la metodología CommonKADS (Schreiber y col., 2000) (colección de métodos estructurados para construir conocimiento con bases en la propuesta de Newell (Newell, 1982). De esta forma el conocimiento se modela de manera totalmente independiente de la representación y de los aspectos de implementación.

En el caso de GeoAsis el concepto y base de conocimiento que se maneja son los denominados puntos de interés turístico (POI, Point of Interest). Se ha diseñado una estructura de categorías (urbano, arquitectura, arte, arqueología, historia, etc.) y cada punto de interés pertenece a una o varias categorías. Para cada POI el sistema debe alimentarse con información descriptiva, fotografías, coordenadas geográficas, índices de accesibilidad, etc. La ontología gestiona la relevancia de cada POI para cada categoría y su información relacionada. La GeoOntología también es capaz de representar elementos compuestos y complejos a partir de los POI. Por ejemplo, la GeoOntología es capaz de modelar rutas (p.e. la ruta Nazarí, la ruta de los Castillos de Jaén, etc.) y complejos arquitectónicos (p.e. una plaza con todos los monumentos que se sitúan en ella). Desde el punto de vista del sistema, estas estructuras no dejan de ser POI en sí mismos.

Otro aspecto central de la GeoOntología es el motor de planificación de locuciones. Este es el que genera los planes de lectura (locución) de los POI. Un plan de lectura es una secuencia temporal de los textos a leer al usuario y que se extraen inteligentemente de las descripciones de los POI. Este texto se locuciona de manera similar a la que realizaría un guía turístico, donde el contexto es fundamental para la selección de la información, para la determinación de la cantidad de información a presentar y en la propia organización de la información. Dado que se pretende simular el comportamiento de un guía, se trata de un comportamiento complejo en el que intervienen preferencias del usuario, el historial de ese usuario (p.e. si ya se le ha presentado alguna información previamente), constricciones (p.e. el tiempo disponible), situaciones cambiantes (p.e. la velocidad de desplazamiento del vehículo). Se trata pues de un sistema que debe adaptarse continuamente por lo que los planes de lectura se calculan de manera dinámica en tiempo real. Por ejemplo, el usuario puede modificar la ruta, cambiar la velocidad de desplazamiento, parar el coche y decidir descansar un rato o bajarse del coche y visitar un POI. En todos estos casos las constricciones relativas al tiempo y espacio cambian y este motor de planificaciones debe cambiar los planes para adecuarse a las nuevas situaciones.

La Figura 1 presenta la arquitectura general cliente/servidor de GeoAsis. El cliente es la aplicación móvil (p.e. el tablet, laptop, smartphone, etc.). El servidor es el que mantiene la GeoOntología o conocimiento estático del sistema. El cliente informa de su posición de inicio, del destino y de los cambios en las preferencias del usuario y demanda del servidor información de los POI, mapas, rutas, etc. Todo el flujo de información se realiza por medio de servicios estándares de telefonía móvil e Internet. Dado el carácter dinámico de la posición del cliente, no siempre se puede mantener un hilo de comunicación por lo que el sistema dispone de buffers en la parte cliente. Otros módulos importantes de la parte cliente son la interface de usuario y el motor de planificación.

La interface de usuario de GeoAsis requiere de un alto nivel de capacidad de interactuación con el usuario (p.e. dado un POI el usuario puede requerir información adicional o un modificación de la ruta). Por ello, junto a un diseño gráfico cuidado se han implementado dos formas de interactuación: táctil y por voz. La interactuación táctil es muy similar a la que incorporan los navegadores GPS. La segunda se basa en un sistema de reconocimiento de voz y de síntesis de voz. Las interfaces gráfica y de voz se implementan en el cliente. Buscando la familiaridad, la parte gráfica también es muy similar a la de los navegadores GPS. Los mapas, rutas y POI son la parte principal, junto con los menús y botones (Figuras 2 y 3). La interface de voz es bidireccional (reconocimiento y síntesis) y es la forma preferida de trabajo con GeoAsis. Cuando GeoAsis se ejecuta, de forma usual estará leyendo la información correspondiente a un POI del plan actual de lectura, y el usuario podrá utilizar el interface de comandos por voz para demandar información adicional o indicar modificaciones (p.e. en la ruta, en las preferencias, etc.). La lógica del gestor de diálogos se ha implementado sobre las bases de transición aumentada (Woods, 1970 y Wanner y Maratsos, 1978), la cual proporciona una solución adecuada al problema de negociación de diálogos como el que se plantea en este caso.

El motor de planificaciones es parte del cliente. Éste es el responsable de la generación de un plan que denominamos “plan de lectura”. El cliente solicita al servidor información contenida en la GeOntología para construir el plan: información sobre los POI del área a visitar, el perfil del usuario y su historial. Esta información se almacena en el buffer de GeOntología del cliente. El cliente calcula el plan puesto que la posición actual, en cada momento, y la velocidad de desplazamiento son parámetros importantes en la determinación del plan de lectura y estos dos parámetros son proporcionados, en tiempo real, por el GPS, que es parte del cliente. Puesto que ambos parámetros (posición y velocidad) cambian constantemente, en ausencia de una conexión rápida y fiable entre el cliente y el servidor, que no siempre está disponible cuando se conduce por ciertas áreas, la única opción es la adoptada.

El servidor proporciona los mapas, las rutas, los perfiles de usuario y los POI:

3. LA GEONTOLOGÍA

La GeOntología es el modelo de conocimiento creado en el dominio de información turística para GeoAsis. Su finalidad es gestionar la información turística de una manera similar a un experto humano, es decir, a como lo haría un guía turístico. Siguiendo el principio de nivel de conocimientos (Neweel, 1982) se ha representado el conocimiento que gestiona GeoAsis sin tener en cuenta las cuestiones de implementación de software. Se ha utilizado CommonKADS para especificar el nivel de conocimiento (Schreiber y col., 2000, Tennicon y col., 2002 y Gobin y Subramanian, 2010). CommonKADS es una metodología para el desarrollo de sistemas basados en conocimiento y que soporta la mayoría de los aspectos de un proyecto de desarrollo de KBS, incluida la gestión de proyectos, análisis organizacional, la adquisición de conocimiento, modelado conceptual, la interacción del usuario, integración de sistemas y diseño. Hemos utilizado CommonKADS al diseñar el modelo conceptual de GeOntology.

3.1. Fuentes de conocimiento
A fin de crear GeOntology hemos obtenido información estructurada sobre POI a partir de dos grupos de investigación de de la Universidad de Jaén: el grupo "Arquitecto Vandelvira" y el grupo "Patrimonio Arqueológico de Jaén". En el grupo "Arquitecto Vandelvira" son expertos en historia del arte, urbanismo, patrimonio cultural y arquitectura. Por su parte, el grupo "Patrimonio Arqueológico de Jaén" lo conforman expertos en arqueología ibérica y medieval, y arqueología del paisaje. Para facilitar la adquisición de conocimientos de estos grupos se construyó una aplicación web, ya que ninguno de los dos grupos posee expertos en ontologías ni tenían experiencia en la representación del conocimiento por medio de estas técnicas. Esta aplicación web (Figura 4) se compone de un conjunto de ventanas que facilitan la entrada estructurada de las clases, propiedades y relaciones que deben ser introducidas para cada nuevo POI.

3.2. El modelo de conocimiento de GeoAsis
El esquema de dominio de GeOntology se compone de conceptos, relaciones y tipos de reglas. Los principales conceptos definidos en GeOntology son los siguientes:

INSTANCIA PDI-252;

Instancia de: PDI,
ATRIBUTOS
Nombre: Catedral de Jaén (Santa Iglesia Catedral de la Asunción de la Virgen)
Tipo: edificio religioso.
Accesibilidad: La visibilidad de coches: muy bueno.
Conocimiento: muy bueno.
Relevancia: muy alta.
Dirección: Plaza de Santa María.
Latitud: 37.7765076 Lon: -3.789869.
Short_Description: Edificio renacentista.
Long_Description: La Catedral de ...
Imagen: / geoasis/images/jaen/jaen/poti252
CCPH_code: 00023921243 ...

END_INSTANCE PDI-252;

FIGURA 5: EJEMPLO DE LOS PRINCIPALES ATRIBUTOS DE UN POI EXPRESADO EN LMC

Hay varias relaciones entre estos conceptos (Figura 6). Las principales se describen a continuación:

Estas reglas están codificadas de manera inherente en el algoritmo de planificación de GeOasis, como se describe en la sección siguiente.

4. EL ALGORITMO DE PLANIFICACIÓN

En esta sección se describe la forma en que GeoAsis utiliza GeOntology para crear planes de lectura de los puntos de interés. Un plan es una lista de elementos en la que cada elemento es una tripleta: <POI, fecha y hora, la sección>, donde:

GeoAsis establece los puntos de interés de acuerdo a la zona donde se encuentra el usuario. Un viaje es por lo tanto una sucesión de segmentos donde cada segmento tiene un tipo de zona y un plan de lectura asociado. Estos segmentos son predicciones acerca de lo que el usuario se encontrará en el futuro inmediato: en una ciudad, cerca de una ciudad o en la carretera. Estas predicciones se calculan a partir de la ruta y la velocidad media. Dado que la ruta y la velocidad media no son parámetros estáticos, el módulo de planificación de GeoAsis de comprueba el plan de lectura de manera continua, cada 30 segundos (hemos encontrado empíricamente que este intervalo de tiempo es un buen compromiso entre precisión y eficiencia). La Figura 7 muestra el ejemplo de un segmento de carretera en los alrededores de Jaén.

Para cada segmento el comportamiento del algoritmo de planificación es como sigue:

Con el fin de planificar la lectura en el caso de los segmentos en carretera se ha modelado el problema como un problema de programación con restricciones temporales. La biblioteca estándar de CommonKADS de modelos de inferencia genéricos se ha tomado como punto de partida.

Finalmente, la lógica del control de la tarea de programación (Figura 9) (es decir, la forma de selección / modificación / evaluación procesos) se implementa mediante una estrategia A* (Nilsson, 1982; Hart y col., 1968), donde cada nodo es un POI. Hay cinco transiciones posibles en el paso de POIi a POIi+1:


FIGURA 9. MÉTODO PARA LA TAREA DE PROGRAMACIÓN

Así, el costo de la transición es una función del texto a ser leído (completo o corto) y la marca de tiempo (en tiempo o adelantar la hora). Además, el costo de la transición es inversamente proporcional a la relevancia del POI. Si el programador tiene que descartar un punto de interés, tiende a descartar los menos relevantes.

A* requiere una "estimación heurística" de la distancia a la meta. Hemos definido esta estimación como el mejor escenario posible: la totalidad de los POI seleccionados podrán ser totalmente leídos en su hora.

5. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO

En este trabajo se ha descrito GeOasis, un sistema basado en el conocimiento para proporcionar información turística de una manera similar a un guía turístico. Un aspecto importante de la GeOasis es GeOntology, una ontología rica en POI sobre el patrimonio cultural y artístico. Además, GeoAsis "conoce" la forma de aplicar esa información a fin de proporcionar una guía turística personalizada para el usuario durante el viaje, teniendo en cuenta una serie de limitaciones tales como las preferencias del usuario, su historial, la ruta, la velocidad y la ubicación actual (en la ciudad, cerca de la ciudad, en la carretera). La forma en que GeOasis genera la lista de puntos de interés para ser leídos se ha modelado como una tarea de programación de horarios sujeta a numerosas restricciones. La lógica de la tarea de programación se basa en un algoritmo A*. El marco de CommonKADS ha sido el elegido en el diseño de GeOasis.

6. AGRADECIMIENTOS

Este trabajo ha sido parcialmente financiado por la Junta de Andalucía (España) en virtud del proyecto P08-TIC-4199 y por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).

7. REFERENCIAS

Gobin, B.A., Subramanian, K., (2010). An owl ontology for commonkads template knowledge models. International Journal of Human and Social Sciences 5, 256–261.
Hart, P.E., Nilsson, N.J., Raphael, B., (1968). A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths. IEEE Transactions on Systems, Science, and Cybernetics SSC-4, 100–107.
Newell, A., (1982). The knowledge level. Artif. Intell. 18, 87–127.
Nilsson, N.J., (1982). Principles of Artificial Intelligence. Springer.
Pablos, P., Tennyson, R., Zhao, J., (2011). Global Hospitality and Tourism Management Technologies. Igi Global.
Scharl, A., Tochtermann, K., (2007). The Geospatial Web: How Geo¬browsers, Social Software and the Web 2.0 are Shaping the Network Soci¬ety. Springer.
Schreiber, G., Akkermans, H., Anjewierden, A., Dehoog, R., Shadbolt, N., Vandevelde, W., Wielinga, B., (2000). Knowledge Engineering and Manage¬ment: The CommonKADS Methodology. The MIT Press.
Tennison, J., O’Hara, K., Shadbolt, N., (2002). Apecks: using and evaluating a tool for ontology construction with internal and external ka support. Int.
Wanner, E., Maratsos, M., (1978). An ATN approach to comprehension, in: Halle, M., Bresnan, J., Miller, G.A. (Eds.), Linguistic Theory and Psycho¬logical Reality. MIT Press, Cambridge, MA, pp. 119–161.
Woods, W.A., (1970). Transition network grammars for natural language anal¬ysis. Commun. ACM 13, 591–606.


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