Un'analisi dei problemi legati alle ricerche multimediali
Ogni giorno, vengono generate quantità sbalorditive di contenuti multimediali. Ad esempio, solo su YouTube, gli utenti caricano ogni minuto circa 60 ore di video. Ciononostante, il paradigma contemporaneo del "molti a molti" relativo al flusso di informazioni impone numerose sfide, specialmente quando si tratta di ricercare e di scovare informazioni pertinenti. Tale operazione si rivela particolarmente complessa nel caso dei contenuti multimediali, dal momento che la maggior parte delle ricerche viene condotta mediante l'utilizzo di testi al posto di immagini o di suoni. Il progetto MIESON ("Multimedia information extraction from social networks"), sostenuto dall'UE, è stato concepito allo scopo di promuovere l'efficacia degli strumenti progettati ai fini dell'accesso, della scoperta o della creazione di contenuti multimediali in applicazioni reali. L'iniziativa ruota intorno allo sviluppo di tecnologie all'avanguardia finalizzate alla concezione di un nuovo approccio incentrato sull'utente per il recupero delle informazioni. I membri del progetto hanno imparato a creare modelli statistici a partire da una combinazione di contenuti e di informazioni contestuali, che ha condotto all'elaborazione di tre nuovi approcci, tra cui spicca un metodo in grado di sfruttare le informazioni contestuali non strutturate ricavate dai contenuti generati dagli utenti. A oggi, sono stati pubblicati due articoli scientifici e gli atti di un convegno sul progetto, nell'ambito del quale è stata promossa la partecipazione a vari dibattiti ed eventi incentrati sulla ricerca scientifica. Una volta integrati nelle varie applicazioni, i risultati del progetto dovrebbero potenziare il carattere intuitivo della ricerca di contenuti multimediali.
