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|title=Aplicação de um Metamodelo de Contexto a uma Tarefa de Investigação Policial
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==Aplicação de um Metamodelo de Contexto a uma Tarefa de Investigação Policial==
https://ceur-ws.org/Vol-938/ontobras-most2012_paper33.pdf
Aplicação de um Metamodelo de Contexto a uma Tarefa de
Investigação Policial
Lucas A. de Oliveira, Rui A. R. B. Figueira, Expedito C. Lopes
Mestrado em Sistemas e Computação – Universidade de Salvador (UNIFACS) –
Salvador – BA - Brasil
{ruialexandrefigueira,lucas.amorim969}@gmail.com,
expedito.lopes@pro.unifacs.br
Abstract. Ontologies define a specific vocabulary to describe a certain reality,
while Context is knowledge that helps to identify what is relevant in a given
situation. Among the classifications, there are task and domain ontologies,
which combined, produce a vocabulary that describes concepts related to a set
of applications that work by performing a particular task in a related field.
Currently, few studies have addressed issues involving ontologies and is not a
trivial task its integration with context. This article presents partial results of
a study whose objective is to apply a context´s metamodel to a Police
Investigation Task.
Resumo. Ontologias definem um vocabulário específico para descrever certa
realidade, enquanto Contexto é um conhecimento que ajuda a identificar o
que é relevante em determinada situação. Dentre as classificações, existem
ontologias de tarefa e de domínio, que combinadas, produzem um vocabulário
que descreve conceitos relativos a um conjunto de aplicações que atuam
realizando uma determinada tarefa em um respectivo domínio. Até o presente,
poucos trabalhos têm abordado temáticas envolvendo Ontologias de Tarefa e,
não é trivial sua integração com contexto. Este artigo apresenta os resultados
parciais de uma pesquisa cujo objetivo é aplicar um metamodelo de contexto a
uma Tarefa de Investigação Policial.
1. Introdução
Uma Ontologia envolve a descrição de conceitos, suas propriedades, relações e suas
restrições referentes a um determinado conhecimento, que são senso comum para um
grupo de especialistas nesse conhecimento. Assim, a comunicação, integração, busca,
armazenamento e representação do conhecimento são facilitados (O’LEARY, 1998).
Quanto às classificações, há diversas propostas para as Ontologias, como a de Guarino
(1998), que as define como: a) Ontologias de Fundamentação (ou Topo), que abrangem
conceitos muito genéricos, como evento, tempo, problema, etc., b) Ontologias de
Domínio, as quais descrevem os conceitos de um domínio específico, como Medicina,
Polícia, Computação, etc., c) Ontologias de Tarefa, que possuem o vocabulário de uma
tarefa genérica, como comprar, vender, investigar, etc., e d) Ontologias de Aplicação,
que são resultado de uma Ontologia de Domínio com uma Ontologia de Tarefa,
empregadas numa aplicação em particular.
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Um modelo para integração entre Ontologias de Domínio e Tarefa foi proposto
por (MARTINS, FALBO, 2008), considerando que esta integração não apenas serve
para descrever o conhecimento de uma aplicação em particular, mas também de uma
classe de aplicações, designando assim uma Ontologia de Classes de Aplicação.
Por sua vez, contexto é o conhecimento que ajuda a identificar o que é ou não
relevante em um dado momento e lugar. O contexto não é uma entidade autônoma, mas
existe, apenas, quando relacionado a alguma entidade. Caracteriza-se por ser dinâmico,
e depende da tarefa atual e do agente que a executa (VIEIRA, 2008).
Na literatura existente, percebe-se que a maioria dos trabalhos sobre ontologias
tratam de Ontologias de Domínio, sendo bastante reduzida a quantidade de trabalhos
que tratam Ontologias de Tarefas ou acerca da integração de ambos os temas.
Por outro lado, vários trabalhos têm mostrado que a inclusão de Contexto na
modelagem traz inúmeras vantagens, tais como representar dinâmica de contextos e
criar aplicações mais adaptativas e adequadas às necessidades dos usuários (VIEIRA,
2008).
Este trabalho tem por objetivo aplicar um metamodelo de contexto em tarefas de
investigação policial, que é resultado da integração de conceitos de tarefa genérica
(investigação) com conceitos de um domínio particular (polícia).
O restante deste trabalho está estruturado assim: a seção 2 contém os principais
conceitos relativos a contexto. A terceira seção, está dividida em 3 partes: apresentação
do metamodelo de contexto proposto por Vieira (2008); apresentação da tarefa
Investigação Policial, que foi construída com base no perfil UML proposto por Martins
(2009); e a integração entre o metamodelo de contexto e a tarefa em questão, gerando
um diagrama contendo uma tarefa que considera conhecimento contextual, o que não é
trivial e ainda é pouco utilizado. Por fim, a seção 4 contém conclusões, além de sugerir
possíveis trabalhos futuros.
2. Conceitos Fundamentais
Nesta seção são apresentados os principais conceitos necessários ao entendimento deste
trabalho.
2.1. Contexto
Contexto pode ser definido como as circunstâncias em que ocorre um evento. Com
relação à comunicação entre pessoas, o contexto revela a história de tudo que ocorreu
num determinado tempo, o estágio de conhecimento dos agentes participantes bem
como um conjunto de expectativas existentes naquele momento (BRÉZILLON, 1999).
Dey e Abowd (2001) afirmam que contexto é qualquer informação que
caracteriza a situação de uma entidade, em que uma entidade é um lugar, pessoa ou
objeto considerado relevante para a interação entre o usuário e a aplicação.
Necessariamente, o contexto precisa estar associado a alguma outra entidade tal como
um agente, interação ou tarefa para existir. Uma tarefa descreve uma atividade por meio
da especialização de conceitos introduzidos previamente. Agentes, de modo geral
constituem elementos autônomos que representam, manipulam e trocam conhecimentos
e informações.
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Um elemento contextual representa um tipo de informação que pode ser
conhecida, codificada e também representada antecipadamente; além disso, o elemento
contextual é qualquer dado, informação ou conhecimento que permite caracterizar uma
entidade em um domínio (VIEIRA, 2008).
2.2. Foco
Brézillon (2007) define foco como sendo um passo importante na execução de uma
tarefa ou em um processo de tomada de decisão, possibilitando estabelecer quais
elementos contextuais devem ser instanciados e usados para constituir um contexto.
Segundo Brèzillon (2007), foco representa a associação de uma tarefa a um
agente, o qual recebe um papel para executar esta tarefa. Ao realizar alguma ação, o
foco atual da pessoa consiste na execução do passo específico que se relaciona a
finalização de alguma tarefa.
Como exemplo, o foco “MédicoRealizaDiagnóstico”, representa uma tarefa
“realizar diagnóstico” para um agente “médico” no papel “analista”.
2.3. Entidades Contextuais
Entidades Contextuais representam as entidades do modelo da aplicação que devem ser
consideradas para fins de manipulação das informações contextuais (VIEIRA, 2008).
Por sua vez, uma entidade contextual pode ser caracterizada por meio de
elemento contextual identificado a partir de um conjunto de relacionamentos e atributos
associados a uma entidade contextual. Os elementos contextuais podem ser detectados
por meio de um conjunto de relacionamentos e atributos associados à entidade que o
contém (VIEIRA, 2008).
Considerando o domínio de missões acadêmicas, tem-se Aluno e Missão como
exemplos de entidades contextuais; e nívelEscolaridade e orientador como exemplos de
elementos contextuais presentes em Aluno, ou localRealização e duração presentes na
entidade contextual Missão.
3. Aplicação de um Metamodelo de Contexto a uma Tarefa de Investigação
Policial
Nesta seção, a tarefa Investigação Policial, que foi elaborada com base no perfil UML
proposto por Martins (2009), será combinada ao metamodelo de contexto proposto por
Vieira (2008), resultando num diagrama que representa conhecimento de tarefa com
contexto.
3.1. Metamodelo de Contexto
Em Vieira (2008), um metamodelo de contexto é apresentado, o qual é independente do
domínio e permite modelagem de contexto em diferentes aplicações, com aspectos
estruturais e comportamentais envolvidos no uso e gerenciamento de contexto de forma
integrada. O metamodelo é apresentado na Figura 1, descrito em UML, onde se pode
observar a existência de diversos conceitos, suas propriedades e relações.
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Figura 2. Diagrama da tarefa Investigação
Policial.
Figura 1. Estrutura do metamodelo de
contexto. Fonte: Vieira (2008).
As classes Tarefa (Task), Foco (Focus), Agente (Agent), Papel (role), Entidade
Contextual (ContextualEntity) e Elemento Contextual (ContextualElement) são usadas
neste trabalho, uma vez que são importantes no uso do metamodelo na tarefa de
investigação. As demais classes não são utilizadas, pois não são necessárias para o
objetivo supracitado.
3.2. Tarefa Investigação Policial
Com base no perfil UML proposto por Martins (2009), elaborou-se um diagrama que
contém conceitos da tarefa Investigação Policial, que pode ser visualizado na Figura 2.
Ela representa o modelo estrutural resultante da integração dos conceitos de
tarefa genérica (Investigação) com os conceitos do domínio (Polícia). Ela contém os
termos que são essenciais a qualquer aplicação de investigação policial, mas deixa de
lado conceitos e restrições mais específicos de uma aplicação em particular, que é
competência de uma ontologia de aplicação. Para facilitar a compreensão, os elementos
que representam conceitos da tarefa estão com o fundo cinza escuro, enquanto conceitos
do domínio estão com o fundo branco. Vale ressaltar que os conceitos da tarefa
Investigação foram desenvolvidos de forma independente do domínio, o que torna mais
fácil a sua integração com o conhecimento de domínio. Assim, esse conhecimento da
tarefa de investigação pode ser portável, por exemplo, para uma investigação médica,
onde o médico investiga uma doença.
Os termos usados na Figura 2 são genéricos e representam os papéis que as
entidades do domínio exercerão ao executar a tarefa. A integração se dá justamente ao
associar quais os conceitos do domínio desempenharão os respectivos papeis dentro da
tarefa. Os elementos dessa integração estão apresentados com o fundo cinza claro.
Observando-se a Figura 2, é possível perceber que AgenteInvestigador é uma
especialização de Agente Policial. Isso significa que específicos elementos do conceito
Agente Policial (motorista, escriturário, investigador, etc), estão representados no
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conceito Agente Investigador (investigadores). Consequentemente Agente Investigador
é uma especialização do conceito Investigador (representando tarefas que fazem
investigação). Considerando a tarefa de investigação o conceito investigado pode ser
representado por mais de um conceito presente no domínio Policial usado neste
trabalho: Pessoa e Bem.
3.3. Aplicação do Metamodelo à Tarefa de Investigação Policial
Tomando por base o metamodelo e o perfil UML expostos nas subseções acima,
construiu-se um diagrama contendo a tarefa Investigação Policial que leva em
consideração o conhecimento de contexto. Ele é apresentado na Figura 3.
Figura 3. Diagrama de tarefa com contexto a partir de um bem investigado.
Neste primeiro momento, a entidade contextual BemInvestigado foi representada
no diagrama sem atributos e elementos contextuais (atributos tal como descriçãoBem e
elementos contextuais, como por exemplo proprietárioAtual, serão considerados
posteriormente). BemInvestigado é relevante para o foco onde um agente investigador
faz uma investigação a partir de um bem de uma pessoa investigada. Como foco é uma
tarefa executada por um agente (pessoa ou software) considerando elementos
contextuais relevantes, o conceito FOCO é uma composição de AgenteInvestigador com
Tarefa, associado a BemInvestigado. Com base no diagrama acima importa considerar
que o conceito AgenteInvestigador está associado ao conceito PAPEL significando que
um agente que faz investigação representa uma função (Investigador) associada ao foco.
A integração entre o metamodelo e o perfil UML apresentado se dá através da
associação entre TAREFA e Investigação; Além de PAPEL e AgenteInvestigador; e por
fim, FOCO e BemInvestigado, conforme Figura 3.
Se considerarmos outro foco, por exemplo, um agente investigador vai investigar
uma pessoa, a tarefa ainda é a mesma e o agente exerce o mesmo papel, mas, neste caso,
o conceito FOCO deve ser associado à entidade contextual PessoaInvestigada e um
possível elemento contextual seria Alcunha. Esta situação é representada Figura 4.
4. Conclusões e Trabalhos Futuros
Percebendo que há poucos trabalhos abordando ontologias de tarefa e suas
representações, procurou-se estudar propostas relacionadas a este tema. Além disso, o
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uso de contexto tem proporcionado boas vantagens aos sistemas, pois torna suas
aplicações mais adaptativas e adequadas às necessidades dos usuários.
Figura 4. Diagrama de tarefa com contexto a partir de uma pessoa investigada.
Neste trabalho foi aplicado um metamodelo de contexto já consolidado a uma
importante tarefa do domínio Policial, a Investigação, tendo como base a representação
de ontologia de tarefa usando perfil UML proposta por Martins (2009).
Como possíveis trabalhos futuros, sugere-se: (i) realizar a representação da
ontologia da tarefa Investigação Policial no Protégé (http://protege.stanford.edu), a fim
de obter seu correspondente XML ou OWL; (ii) criar regras de inferência para em
seguida gerar os axiomas da ontologia; e (iii) expandir o modelo, adicionando novas
tarefas e classes, tais como Cargo, Atribuição, Endereço, etc.
Referências
Brézillon, P. (1999) “Context in Artificial Intelligence: IA Survey of the Literature”,
Computer&Artificial Intelligence, v. 18, pp. 321-340.
Dey, A. K.; Abowd, G. D. (2001) “A Conceptual Framework and a Tookit for
Supporting the Rapid Prototyping of Context-Aware Applications”, Human-
Computer Interaction (HCI) Journal, v. 16, n. 2-4, pp. 97-166.
Guarino, N. (1998) “Formal Ontology and Information Systems”, In: Formal Ontologies
in Information Systems, N. Guarino (Ed.), IOS Press, pp. 3-15.
Martins, A. F. (2009) “Construção de Ontologias de Tarefas e sua Reutilização na
Engenharia de Requisitos”, Tese de Mestrado, Espírito Santo: UFES.
Martins, A. F., Falbo, R. A. (2008) “Models for Representing Task Ontologies”.
Proceedings of the 3rd Workshop on Ontologies and their Aplications (Wonto’2008),
Salvador, Brasil.
O’Leary, D. E. (1998) “Using AI in Knowledge Management: Knowledge Bases and
Ontologies”, IEEE Intelligent Systems, v. 13, n. 3, p. 34-39.
Vieira, V. (2008) “CEManTIKA: Um Framework Independente de Domínio para
Projetar Sistemas Sensíveis ao Contexto”, Tese de Doutorado, Recife: UFPE.
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