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Augmented Reality Is Coming for Your Ears, Too

wired.com

True spatial audio is having a moment right now, too, due in small part to Apple’s recent announcement that it would offer “thousands” of Apple Music tracks in spatial audio. And some technologists are betting that dynamic, sensor-driven surround sound is the future of giant retail spaces or theme parks, rather than homing in on personal devices.

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The Future of E-commerce is Social Media

smartbrief.com

The recent launch of Facebook Shops is taking on Amazon and Google by blending e-commerce with the world’s biggest social media platform. The timing is perfect, as many consumers remain homebound during the pandemic, and turn to digital sources to shop and stay social.

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Apple’s Seismic Change to the Mobile ad Industry is Drawing Near, and it’s Rocking the Ecosystem

cnbc.com

Apple is making a huge change to settings on users’ iPhones in the name of privacy, and it will fundamentally change the way apps track your data in order to create targeted ads.

But many in the mobile ad ecosystem have said that Apple hasn’t given them clear guidance or communication along the way as they retool their apps to comply with the new rules related to the tracking systems known as Identifier for Advertisers (IDFA).

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Visualización de Uber Data

Visualización de Uber Data

 

Visualización de datos con diferentes elementos analizados: densidad del tráfico, accidentalidad, flujos, etc.

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Pensando cómo mostrar datos

Pensando cómo mostrar datos…  Aquí tenemos las primeras simulaciones de los datos que mostraremos en LKM.

La herramienta posee unas 50 columnas y gráficos que analizan el comportamiento de las palabras, las fuentes a las que pueden estar conectadas, los resultados y los tipos de navegación que queremos desarrollar.

Muchos de estos datos influirán en el diseño de la interface de lectura aumentada.

Aquí van las analíticas.

pensando en cómo mostrar datos. Analíticas para LKM

Primeras analíticas mostradas

 

mostrando analíticas para LKM

 

 

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¿Por qué WhatsApp vale tanto?

¿Por qué WhatsApp vale tanto?

Buzzfeed

 

 

¿Por qué WhatsApp vale tanto?

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Jackson Fish rediseña X-Ray

La agencia Jackson Fish rediseña X-Ray. Interesante propuesta del equipo dirigido por:

Hillel Cooperman

@hillel, hillel@jacksonfish.com

Hillel worked for Microsoft from mid-1997 to late 2006 as a program manager, a product unit manager, and all the positions in between. While at Microsoft he helped ship Internet Explorer for the Macintosh, several versions of MSN Explorer, and the Windows Vista User Experience. Hillel built the user experience discipline in those organizations to a level of expertise and accomplishment that helped deliver a new level of polished and usable products from Microsoft. After the Vista user experience had been conceived and designed he founded the team that incubated and released several versions of Microsoft Max.

 

 

Jenny Lam

@helveticagirl, jenny@jacksonfish.com

Before striking out on her own with Jackson Fish Market, Jenny worked at Microsoft from 2001–2007 as Creative Director of the Windows User Experience team. She currently serves on the AIGA National Board of Directors and works with national and local organizations including TechStars and Startup Weekend, to foster the next generation of creative design talent headed for the tech industry. She was named one of the Top 100 Most Influential Women in Technology by the Puget Sound Business Journal, awarded Seattle 2.0 Best Startup Designer, and recently named a “40 under 40″ Business Leaders Honoree.

 

 

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Evernote: En un mundo ordenado

Evernote: En un mundo ordenado

Es como un marcador en el que tu haces notas de las cosas que ves en internet y las mantiene linkadas entre si.

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Diseño de Linkgua Books

Diseño de Linkgua Books

 

Diseño: Mariela Valdés

 

 

 

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Pensando en modelos de negocio

 

 

 

Elena V. Molina en Medium, pensando en modelos de negocio

A través de múltiples capas de significado e interacción, Linkgua-Books crea una experiencia de usuario mejorada y, maximiza la rentabilidad de los productores de contenidos de cuatro maneras.

1.ª Linkgua-Books supera los estándares de comportamiento promedio de páginas similares en Alexa. Para afirmar lo anterior hemos evaluado Linkgua-Books con tres indicadores comparando los datos de Google Analytics y Alexa:
a. el tiempo en el sitio por usuario,
b. las páginas vistas por sesión,
c. y el porcentaje de abandonos.

2.ª Linkgua-Books gestiona publicidad muy precisa. Los anuncios en Internet dependen de los términos de búsqueda de los usuarios (si una persona busca “buena salud”, recibe, por ejemplo, anuncios de gimnasia).
El análisis semántico de Linkgua-Books puede:
a. asignar a cada palabra clave una categoría más precisa y
b. analizar cada documento para comprender en detalle su contenido.

3.ª Linkgua-Books clasifica y cuantifica el tipo de contenido que consume cada usuario, y genera resultados más acordes a sus intereses.
Si las interacciones de un usuario muestran que le interesan contenidos relacionados con la salud, es posible ofrecerle un nivel de categorías más específico. En ese caso también las respuestas de las ventanas de Más info pueden citar fuentes especializadas en el tema.

4.ª Linkgua-Books expande el espacio publicitario de los contenidos, e incrementa el revenue de estos, sin comprometer la experiencia del usuario. Un sitio web tradicional tiene un espacio publicitario limitado (por ejemplo, banners en la parte superior, inferior y lateral).
Debido a que Linkgua-Books genera páginas internas para cada palabra clave, el espacio potencial para anuncios se maximiza, sin ser intrusivo.

 

 

Beneficios

Linkgua-Books escanea los archivos y hace un análisis semántico,
identifica y destaca los términos clave que contienen información adicional,

¿El resultado?

Los diccionarios muestran múltiples definiciones para una palabra en particular, Linkgua-Books utiliza la semántica para definir con precisión las palabras según el contexto. Por ejemplo, Linkgua-Books entiende que en el contexto de un artículo sobre Woody Allen, “Celebrity” se refiere a la película homónima, no a la definición genérica.


Internet es rica en imágenes, música y videos. En una interface de usuario sencilla e intuitiva, Linkgua identifica y muestra los materiales multimedia correspondientes a cada palabra clave subrayada. Además, genera “listas de reproducción inteligente” de contenidos. Si estás leyendo un “análisis de la cultura pop de Lady Gaga”, Linkgua-Books permite escuchar su música, ver sus trajes, y verla actuar — sin salir del contenido original.

Linkgua-Books puede identificar los productos citados en el texto (por ejemplo, ingredientes de una receta, o canciones). Y en un clic puedes comprar estos productos -de forma individual oen listas.


Linkgua-Books analiza y clasifica los términos claves de un documento de acuerdo con el tema (“arte”, “medicina”, “política”). El software genera “etiquetas de categoría” con colores, que permiten ver los temas principales de un artículo. Ello permite una rápida comprensión de los contenidos, y se involucra con los usuarios para explorar más a fondo.

Linkgua-Books conecta con las principales plataformas sociales: Facebook, Google +, Twitter, Instagram y Pinterest.

 

 

 

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Linkgua Books Demo para ebooks

Linkgua Books Demo para ebooks

 

 

Esta es la segunda versión del producto. Es un browser para libros digitales. Funcionó con el catálogo del Gutenberg Project. Les pedimos permiso para hacer el experimento y nos autorizaron. LK Books genera enlaces inteligentes y dinámicos que conectan con mapas y reproductores de música y video.

 

Linkgua Books

 

 

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Características de nuestro programa

Descripción del programa

Se trata de un programa de reconocimiento de significado. Funciona sobre cualquier contenido digital (en los formatos más comunes del mercado txt, doc, epub, pdf) con independencia de su idioma (funcionaría inicialmente en inglés, español y chino, pero está previsto hacerlo en otras lenguas). El programa reconoce

  1. El significado de palabras individuales en cualquiera de sus formas gramaticales (de acuerdo al contexto en el que aparecen)
  2. El vocabulario base de un documento digital y busca las definiciones clave de dicho vocabulario
  3. Traducciones de dichas palabras en las lenguas preseleccionadas
  4. Localidades
  5. Composiciones musicales
  6. Obras literarias
  7. Obras artísticas de diversa índole
  8. Películas
  9. Productos comerciales de todo tipo
  10.  Traduce obras o documentos y revela la fuente de origen
  11. Entidades no especificadas (fórmulas matemáticas, sistemas métricos, de peso, etc.) y permite hacer conversiones entre estas
  12. Relaciones entre documentos en distintos formatos (sean estos textos, archivos musicales, imágenes o videos)
  13. El “sentiment analysis” de las entidades en redes sociales
  14. Reconoce contenidos en las Api de terceros (Dropbox, Google Cloud, Google Movie, Amazon, Itune, Spotify, etc.)
  15. El área temática de los contenidos
  16. En la redes sociales a personas que hablan de contenidos semejantes entre sí
  17. Búsquedas semánticas dentro de los contenidos que ha procesado
  18. Hace un clustering del documento (a que área pertenece [ej., “economy, business, finance, labour” 70%,  “education” 30%])
  19. Y a partir de ahí establece una especie de “Page Rank” de las fuentes de información que alimentan las ventanas, que permite seleccionarlas y prioriza unas sobre otras a partir de los feedback de los usuarios. Por ejemplo, si eres médico prefieres que las referencias médicas venga de tu cuenta en http://www.uptodate.com y si eres abogado de una base de datos especializada. Si eres músico prefieres que sea el Billboard, etc., etc.
  20. Nuestro programa reconoce productos comerciales y genera “Playlist” o “Wishlist” de estos utilizando las API de las principales tiendas Online, de manera que puedan ser adquiridos con un click. Por ejemplo, analiza una receta de cocina y genera un shoping cart con todos los ingredientes, permitiendo al usuario comprarlos en Wallmart.

 


 

Patente provisional

 

EFS ID: 18628712

Application Number: 61972699

Confirmation Number: 2126

Title of Invention: ONLINE ANNOTATION GENERATION AND DISPLAY SYSTEM AND METHOD

 

 

CROSS-REFERENCE TO RELATED APPLICATIONS

  • Not Applicable.

 

STATEMENT REGARDING FEDERALLY SPONSORED RESEARCH OR DEVELOPMENT

  • Not Applicable.

 

INCORPORATION BY REFERENCE OF MATERIAL SUBMITTED ON A COMPACT DISC

  • Not Applicable.

 

TECHNICAL FIELD

  • The technical field relates generally to information systems and, more specifically, to the dissemination of data garnered from network-accessible databases and servers.

 

BACKGROUND

  • With the advent of the Internet and increasingly powerful computing devices, users and entities have uniformly moved to consume all or most of the information they require online. Consequently, many private and public sector entities have moved to provide as much of their information online as possible, as quickly as possible. Wikipedia, a collaborative encyclopedia, is an example of a private sector entity that provides all of its encyclopedia information online, as well as its internal information, such as quarterly reports. The U.S. Patent Office is an example of a public sector entity that provides all non-confidential proceedings online, as well as all internal data, such as employment related data and production statistics. The philosophy behind providing the aforementioned data online is that a better informed group of consumers will act in a more informed fashion, thereby increasing education and productivity, reducing costs and enhancing individuals’ experiences.
  • One area that has not evolved fast enough to keep up with this movement, however, is the web surfing or web browsing process. Today, it is still difficult and complex for regular web surfers to fully understand an online document that includes words or phrases that the reader does not understand. Typically, a reader faced with this situation will be forced to open a separate web browser window, engage in some interacting with the web browser to find the definition or explanation of the unrecognized word or phrase, and navigate back to the original web browser to understand the online document. This process can be tedious and annoying for web users and can lead to a disjointed and unsatisfying reading experience.
  • Therefore, a dire need exists for improvements over the prior art, and more particularly, there is a need for a more efficient method and system for facilitating the use and comprehension of web documents for consumers.

 

SUMMARY

  • According to the aspects illustrated herein, a method on a server for providing annotation data for a web document over a communications network is disclosed. The method includes: a) receiving, via the communications network, metadata about keywords, wherein the receiving step is performed continuously in real-time; b) generating annotation data for each keyword based on the metadata for each keyword; c) storing and indexing the annotation data in a connected database; d) providing, via the communications network, a graphical user interface for a user to peruse the web document, which includes a plurality of keywords; e) receiving, via the communications network, a message from the graphical user interface indicating that the user desires annotation data for a particular keyword of the plurality of keywords in the web document; f) performing a search for annotation data corresponding to the particular keyword in the connected database; and g) providing, via the communications network, the annotation data corresponding to the particular keyword, wherein said annotation data is displayed in the graphical user interface.
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Facebook compra WhatsApp

Facebook compra WhatsApp por 19.000 millones de dólares

 

En el momento de la compra WhatsApp tiene 55 empleados. Es el mejor ejemplo de creación de valor a partir de la optimización de los costes de adquisición y mantenimiento de los usuarios.

 

via GIPHY

Facebook compra WhatsApp

 

 

 

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Un Smart Reader para lectura aumentada

Un Smart Reader para lectura aumentada y mejora de la comprensión lectora

Estamos trabajando en la extracción de entidades nominales en nuestro catálogo y en el desarrollo de tecnología propia para determinar en tiempo real con qué recursos es mejor conectar dichas entidades.

En la primera fase de este trabajo queremos desarrollar herramientas para hacer ediciones críticas actualizadas en tiempo real, enriquecidas con imágenes, videos y mapas.

Y en una segunda fase queremos desarrollar herramientas para establecer lo que podríamos llamar “perfiles semánticos individuales”. Estos perfiles constarían de metadatos, de conceptos y de relaciones entre ellos, procesados con inteligencia artificial. Con ellos intentaríamos recomendar contenidos asociados con los temas que interesan a los lectores de nuestros libros con un nivel de precisión que creo será superior al de las herramientas actuales. De paso, también conectaríamos nuestro catálogo con otros contenidos provenientes de internet o de otras editoriales.

Una vez más, creemos que si estas tecnologías se enfocan en los usuarios finales y en sus necesidades estaríamos simplificando el modo en que accedemos a la información, ofreciendo contenidos más precisos en menos pasos.

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Un historial categorizado de forma automática

Un historial categorizado de forma automática

 

En un sitio web solo tienes como opción los links que esa misma Web contiene. En su mayoría aparecen en los menús y se repiten en cada página. En todo caso puedes usar el buscador del sitio o copiar y pegar en Google cosas que te interesan, para ir viendo contenidos relacionados.
Nosotros hacemos que todas las palabras sean links que conducen a un nivel más profundo de información. Queremos convertir en links cualquier interés de los usuarios. Identificar qué patrones siguen sus secuencias de clics y con qué palabras están relacionadas. A partir de esto, podríamos extraer categorías y palabras clave que nos permitan catalogar la información que hemos consumido y saber en qué partes de los documentos analizados están los párrafos que mejor responden a la curiosidad, los intereses o las expectativas de la gente.

 

En esta secuencia que sigue mostramos:

 

1. Un historial clásico.

 

2. Otro generado por LK, categorizado automáticamente y ordenado según los intereses del usuario. Y entre otras, la opción para ir directo a la palabra clave Deep en el interior de un artículo, con un enlace al fragmento del texto.

 

Un historial categorizado de forma automática

 

Los documentos online se convertirían en capas que pueden ser recorridas en profundidad y que se reordenarían siguiendo nuestros intereses.
Analizando estas interacciones sabremos qué patrones siguen los usuarios cuando están interesados en algo y podremos anticiparnos.
Las palabras crearían nuevos contenidos organizados de esta forma con solo tocarlas.
Los links de las Webs serían consistentes y lógicos, en una internet «más profunda» en que cada clic es inteligente. Asimismo el historial categorizado de forma automática de LK guardaría estos enlaces organizados por categorías y palabras clave facilitando la recuperación de todos los contenidos consumidos. Y al compartirlo estaríamos haciendo un uso colectivo de un universo de enlaces categorizados que apuntan de forma dinámica a la información que nos interesa, y que se actualiza y crece en tiempo real.

 

Go Deeper en el contenido

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Amazon X-Ray. Lectura aumentada

Amazon acaba de sacar X-Ray:

«es una herramienta para Amazon Kindle Touch y modelos posteriores, tabletas Kindle Fire, aplicaciones Kindle para plataformas móviles, teléfonos Fire y televisores Fire.
La información de referencia general se precarga en un archivo pequeño en el dispositivo o aplicación Kindle, de modo que cuando se utiliza la función, no es necesario tener Internet.  X-Ray muestra entradas de diccionario, enciclopédicas o metadatos, o información sobre actores destacados en una película.»

Amazon ha dicho que: «X-Ray permite a los usuarios explorar con mayor profundidad el contenido de un libro. Rayos X permite explorar los ‘huesos de un libro’. También ver información más detallada de Wikipedia y de Shelfari, la enciclopedia comunitaria de Amazon para los amantes de los libros.»

X-Ray funciona como un sistema de concordancias, enumerando los nombres de personajes, ubicaciones, temas o ideas más utilizados, que se clasifican en las dos categorías principales «Personas» y «Términos». Por ejemplo, los lectores pueden usarlo para buscar la primera aparición de personajes, lo que a menudo es útil en novelas de muchos personajes.

 

Los editores disponen de una zona en el dashboard de Kindle para configurar los términos que quieren anotar y confirmar que los resultados son satisfactorios.

 

 

Y los lectores disponen de un índice para acceder, desde los términos marcados por los editores, a pasajes de los libros en que aparecen personajes, conceptos y lugares.

 

 

 

En la ventana de consulta de Kindle aparece el diccionario y las opciones para consultar X-Ray y Wikipedia.

 

 

 

Jeff Bezos explica cómo funciona X-Ray.

 

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Versión para iPad de Sports Illustrated

Versión para iPad de Sports Illustrated

¿Las versiones para Tablet aumentarán los ingresos de las revistas?

 

Versión para iPad de Sports IllustratedVersión para iPad de Sports Illustrated

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La editorial Bonnier presenta una demo de una revista digital

La editorial Bonnier presenta una demo de una revista digital

Jack Schulze nos habla de su proyecto.

This conceptual video is a corporate collaborative research project, Mag+, initiated by Bonnier R&D into the experience of reading magazines on handheld digital devices. It illustrates one possible vision for digital magazines in the near future, presented by our design partners at BERG. The concept aims to capture the essence of magazine reading, which people have been enjoying for decades: an engaging and unique reading experience in which high-quality writing and stunning imagery build up immersive stories. The concept uses the power of digital media to create a rich and meaningful experience, while maintaining the relaxed and curated features of printed magazines. It has been designed for a world in which interactivity, abundant information and unlimited options could be perceived as intrusive and overwhelming. The purpose of publishing this concept video is first and foremost to spark a discussion around the digital reading experience in general, and digital reading platforms in particular. Thus, we would be more than happy to hear what you have to say regarding the concept and ideas expressed in the video: the magazine reading experience, digital browsing, text versus images, as well as hear about your own digital reading experiences and thoughts. We are all ears. Follow the discussion in the Bonnier R&D Beta Lab: bonnier.com/en/content/digital-magazines-bonnier-mag-prototype