softoni

Transcrição

softoni

Avaliação estratégica para a criação de uma
ferramenta de autoria para TV digital
Nilsa Toyoko Azana*, Claudia Povoas Schmidt, Sonia Mayumi Kutiishi,
Daniel Moutinho Pataca, Ivan Luiz Ricarte**
O presente artigo apresenta a aplicação de uma metodologia de cenários prospectivos que determina
quais são as questões envolvidas, durante uma tomada de decisão, na identificação dos requisitos
fundamentais à criação de uma ferramenta de autoria para TV digital. Por meio do entendimento e da
classificação das variáveis relevantes, bem como da análise e do posicionamento dos atores, são
traçados os cenários possíveis e os riscos envolvidos na escolha de cada um desses cenários. A
aplicação da metodologia resultou na identificação de quarenta cenários. A análise estratégica, realizada
com o auxílio da árvore de decisão da ferramenta DecisionPro, indicou cenários para as plataformas de
distribuição terrestre e de rede IP que apresentam conteúdos interativos – utilizando uma taxa média
para troca de informações individualizadas entre servidor e usuário – e que suportam animação vetorial.
A prática sistemática apresentada permite o entendimento de problemas por meio da classificação de
ideias, de modo a viabilizar o mapeamento e o tratamento desses problemas, auxiliando, assim, na
tomada de decisão. Essa prática possibilita vislumbrar os requisitos fundamentais para a criação de uma
ferramenta de autoria para TV digital que atenda aos anseios dos atores envolvidos.
Palavras-chave: Ferramenta de autoria. Avaliação estratégica. TV digital. Conteúdos multimídia.
Tomada de decisão.
Introdução
Textos escritos ou falados, imagens fixas ou em
movimento, músicas e ruídos são mídias que,
combinadas,
constroem
uma
forma
de
expressão do pensamento humano. Os avanços
nas Tecnologias de Informação e Comunicação
(TICs) trazem mudanças de paradigma na
estruturação das mídias pois despertam nossos
sentidos de forma integrada em um único meio e,
ao mesmo tempo, alteram a percepção que o
usuário tem do conteúdo digital. Assim, tais
avanços abrem espaço para serviços que
possibilitam a descentralização da produção e da
distribuição de informações.
Hughes e Lang (2006) citam a mutação das
mídias digitais como característica fundamental
para permitir a quebra da barreira entre o
produtor e o consumidor de conteúdos digitais.
Com o auxílio de ferramentas atuais que
permitem a fácil manipulação de sons e imagens,
está se formando uma nova cultura digital em
que o consumidor passa a exercer um papel
ativo,
manipulando
o
conteúdo
digital
(recriando-o ou recontextualizando-o) para gerar
novos conteúdos.
Jenkis (2008) mostra exemplos do envolvimento
dos usuários que usufruem de conteúdos digitais.
Eles não se contentam com a observação
passiva: geram o movimento que Jenkis
denomina
“cultura
da
convergência”
e
influenciam a construção de novos conteúdos.
Diante desse mundo em transformação, onde
existem várias ferramentas para manipulação de
conteúdo digital, nosso desafio foi criar uma
ferramenta de autoria para TV digital. Assim,
buscamos o auxílio de métodos e técnicas para
entendermos melhor como enfrentar esse
desafio.
Este artigo apresenta a identificação dos
requisitos fundamentais para a criação de uma
ferramenta de autoria para TV digital a partir da
aplicação
da
metodologia
de
cenários
prospectivos, visando uma tomada de decisão.
1
Metodologia aplicada
A metodologia utilizada neste trabalho foi
parcialmente aplicada em Azana, Pataca e
Ricarte (2007). Trata-se de uma adaptação da
metodologia apresentada originalmente por
Godet (1994, 1997, 2000). Ela apresenta
mecanismos sistemáticos para tratar as
informações, permitindo que as avaliações
subjetivas sejam guiadas pela compreensão
lógica do problema, o que permite criar uma
linguagem comum por meio da estruturação e do
compartilhamento de ideias por um grupo de
especialistas.
A metodologia empregada é constituída de cinco
etapas, descritas a seguir.
1.1 Etapa 1 – Delimitação do sistema
Nesta etapa, são identificados os principais
desafios do futuro e as principais ideias
existentes sobre o assunto, com o objetivo de
*Autor a quem a correspondência deve ser dirigida: [email protected].
**Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação – Unicamp.
Cad. CPqD Tecnologia, Campinas, v. 6, n. 1, p. 31-44, jan./jun. 2010
Avaliação estratégica para a criação de uma ferramenta de autoria para TV digital
determinar o conjunto de informações que
caracterizam e individualizam o problema a ser
resolvido.
Ao final desta etapa, é possível entender o
problema, e a equipe passa a estar munida com
o conhecimento consciente do produto a ser
analisado.
1.2.1 Setor 1 – Variáveis influentes ou
dominantes
1.2 Etapa 2 – Identificação das
variáveis-chave
1.2.2
O objetivo desta etapa é identificar as variáveis
que influenciam significativamente o sistema.
O método proposto é a análise estruturada, que
possibilita a descrição do sistema por meio da
estruturação do relacionamento entre as
variáveis
descritas
na
Matriz
de
Inter-Relacionamento das Variáveis (MIRV).
Primeiramente, coletam-se as variáveis do
sistema
estudado
de
modo
exaustivo.
Explicita-se cada variável de modo a identificar
as relações entre elas e preencher a MIRV, cujas
linhas e colunas representam as variáveis
identificadas. O valor de cada célula da linha
representa a influência que a variável da linha
exerce sobre a variável da coluna. O
preenchimento da MIRV é um exercício
qualitativo e realizado por meio de consenso de
opiniões de especialistas (autores do artigo). A
intensidade da influência que uma variável
exerce sobre as outras é expressa em números
que vão de 4 (influência muito forte) a 0
(nenhuma influência). A MIRV não é simétrica,
pois a intensidade da influência que a variável
exerce sobre as outras variáveis não é
necessariamente igual à influência que essas
variáveis exercem sobre a primeira.
A soma das células de cada linha representa o
nível de influência (NI) que a variável exerce no
sistema estudado e a soma das células da
coluna, o nível de dependência (ND) da variável
em relação às outras variáveis do sistema.
Para considerar uma possível cadeia de
relacionamentos entre as variáveis, utilizamos o
método Matriz de Impacto Cruzado –
Multiplicação Aplicada à Classificação (MICMAC)
descrito em Godet (1994), que consiste na
multiplicação de matrizes aplicadas à MIRV para
o estudo da difusão do impacto das influências
indiretas, criando, assim, uma hierarquia entre as
variáveis.
A classificação das variáveis depende da
influência que elas exercem e de quão
dependentes são umas das outras. Assim,
plota-se o nível de influência e o nível de
dependência de cada variável em um gráfico,
cujos eixos ortogonais representam o nível de
influência e o nível de dependência. Ao
traçarmos uma linha pelo ponto médio dos níveis
de influência e dependência, podemos identificar
cinco setores, os quais acomodam as variáveis
segundo a classificação a seguir.
32
Exercem alto nível de influência e apresentam
baixo nível de dependência. São elas que
determinam as condições para o resto do
sistema.
Setor 2 – Variáveis instáveis
Altamente influentes e altamente dependentes.
Qualquer alteração nessas variáveis repercute
nas outras variáveis, que, por sua vez, as alteram
novamente. Nelas devemos focar maior atenção,
de modo a entender ou combater seu caráter
instável.
1.2.3
Setor 3 – Variáveis resultantes
Exercem baixa influência e são altamente
dependentes. São resultado das escolhas das
características associadas às outras variáveis.
1.2.4
Setor 4 – Variáveis desconectadas
Exercem
baixa
influência,
são
pouco
dependentes e, assim, não influenciam as
decisões do sistema. Portanto, podem ser
excluídas da análise.
1.2.5
Setor 5 – Variáveis indefinidas
Devem ser analisadas caso a caso.
1.3 Etapa 3 – Atores e questões estratégicas
Cada ator do sistema tem um certo grau de
liberdade para traçar suas estratégias na busca
de
seus
objetivos.
Para
entender
o
relacionamento entre os atores, construímos
uma matriz de influência entre eles. Nessa
matriz, linhas e colunas representam os atores
do sistema e células representam a influência
que o ator representado pela linha exerce sobre
o ator representado pela coluna. Essa influência
é mapeada de 3 (forte influência) a 0 (não há
influência). A soma das células da linha
representa o nível de influência que o ator exerce
no sistema e a soma das células da coluna
representa o nível de dependência, ou seja, o
quanto o ator está sujeito a pressões externas.
A aplicação do método Matriz de Alianças e
Conflitos – Táticas, Objetivos e Recomendações
(MACTOR), descrito em Godet (1994), fornece a
relação de poder entre os atores.
A utilização de seis perguntas básicas – O quê?
Quem? Onde? Quando? Por quê? e Como? –
auxilia na criação de um checklist para o
entendimento das variáveis-chave. As respostas
a essas perguntas possibilitam a identificação
das questões estratégicas, ou seja, identificam
as questões que estão relacionadas às
variáveis-chave e que devem ser analisadas para
se ter uma visão dos possíveis cenários futuros.
Com a identificação das questões estratégicas,
monta-se uma matriz para determinar o
posicionamento de cada ator em relação a elas,
sendo que cada célula indica se o ator é
favorável (+1), contrário (-1) ou neutro (0). A
soma desses posicionamentos, multiplicada pelo
poder relativo de cada ator, representa o grau de
importância que a questão estratégica terá frente
aos cenários analisados, cujos valores inteiros
atuam como peso para a análise dos cenários.
1.4 Etapa 4 – Análise dos cenários
Nesta etapa, identifica-se o conjunto de possíveis
cenários futuros por meio do método de análise
morfológica desenvolvido por Fritz Zwicky
(GODET, 1994, 2000). O primeiro passo é a
construção do espaço morfológico, por meio da
decomposição do sistema estudado em
subsistemas.
Esses
subsistemas
são
independentes, descrevem o sistema estudado
como um todo e podem assumir várias
configurações.
O conjunto de combinações das diferentes
configurações de cada subsistema gera o espaço
morfológico ou o conjunto de cenários iniciais.
O espaço morfológico, por sua vez, é construído
com base nas variáveis-chave identificadas, e os
cenários são descritos de modo a responder às
questões estratégicas identificadas.
Para a análise dos cenários, constrói-se uma
matriz na qual cada linha representa um dos
cenários possíveis, cada coluna representa uma
das questões estratégicas e as células são
preenchidas com valores qualitativos de 4 a 1,
que representam o nível de contribuição do
cenário para a questão estratégica.
A soma das notas de cada cenário multiplicada
pelo peso da questão estratégica fornece a
classificação dos cenários.
1.5 Etapa 5 – Análise de riscos
Considerando que os cenários desejados são
criados a partir das visões de futuro, Godet alerta
para a distinção entre os cenários prospectivos,
que projetam os desejos e as angústias face ao
futuro, e as opções estratégicas, que expressam
as possíveis alterações do ambiente, distinguindo
as incertezas mais ou menos acentuadas que
pesam sobre os cenários.
Assim, esta etapa consiste em identificar as
opções estratégicas mais coerentes com a
identidade da empresa e com os cenários mais
prováveis.
Para isso, utiliza-se o método da árvore de
relevância, que identifica o desempenho
tecnológico necessário para satisfazer as
necessidades futuras, por meio de uma
classificação
em
diferentes
níveis
de
complexidade e hierarquia.
O nó raiz da árvore representa o objetivo
buscado e os ramos seguintes mapeiam todas
as opções estudadas. Para cada um dos ramos,
mapeiam-se novamente todas as suas opções,
particularizando, cada vez mais, os cenários
analisados, de modo que os nós do mesmo nível
sejam
independentes
e
não
exista
relacionamento direto entre os nós não
adjacentes.
Para cada ramo da árvore, estima-se um valor
que represente o quanto esse ramo contribui
para o nível imediatamente superior. Essa
estimativa significa que, apesar de não
conhecermos o futuro, temos uma expectativa
dos possíveis desdobramentos e que essas
informações devem ser utilizadas na busca pelas
melhores opções.
A árvore de relevância fornecerá a probabilidade
condicional de ocorrência de cada um dos
cenários estudados em razão das estimativas
apresentadas.
A probabilidade condicional de cada cenário,
multiplicada pelos valores dos cenários obtidos
na etapa de classificação, os reclassificará e
enriquecerá com a visão estratégica de como o
futuro é projetado.
A seguir, serão apresentadas as etapa da
metodologia para a análise dos requisitos
relacionados à criação de uma ferramenta de
autoria para TV digital.
2
Delimitação do sistema
Conteúdos multimídia são conjuntos de
diferentes
tipos
de
mídias
logicamente
interligadas. Um conteúdo multimídia pode ser
desenvolvido
utilizando-se
diretamente
a
linguagem de programação, o que exige
conhecimentos computacionais específicos, cuja
curva de aprendizagem é muito longa. Além
disso, o processo de codificação dos elementos
e das funções de um conteúdo pode ser longo e
cansativo. As ferramentas de autoria podem
facilitar todo esse trabalho, economizando tempo
no desenvolvimento e na manutenção, além de
permitir que usuários com diferentes graus de
conhecimento computacional criem seus próprios
conteúdos multimídia.
A ferramenta de autoria multimídia integra, em
um mesmo ambiente, os diversos formatos de
apresentação das informações: texto, áudio,
vídeo, imagens, gráficos, animações e interações
que exploram os diferentes sentidos da
percepção humana, enriquecendo a experiência
do usuário ao agilizar e facilitar a apropriação da
informação.
Uma ferramenta de autoria multimídia facilita a
criação e a edição de conteúdo, permitindo que
cada inserção visual, sonora, textual ou interativa
não seja simplesmente uma informação
adicionada à narrativa, mas uma atração ao
usuário. Através do ambiente de apresentação, a
ferramenta proporciona diferentes leituras e
33
novas experiências ao consumidor do conteúdo.
O contexto deste trabalho terá como foco a
criação de uma ferramenta de autoria de
conteúdo multimídia para distribuição em
plataformas de TV digital no panorama brasileiro.
3
Identificação das variáveis-chave
A rápida evolução tecnológica proporciona a
convergência dos vários segmentos dos meios
de comunicação, e essa alteração, migração ou
retirada de fronteiras dificulta o entendimento de
como, e para onde, caminha a evolução dos
novos produtos e serviços, especialmente
aqueles relacionados a conteúdos digitais.
O método utilizado neste trabalho consiste em
listar, por meio de pesquisa secundária, todas as
variáveis que contemplam as dimensões
tecnológicas, econômicas, políticas, regulatórias
e sociais.
As ferramentas de autoria distinguem-se tanto
por suas funcionalidades como por suas
características operacionais, que permeiam
diversos ambientes de produção e exibição.
Nesse contexto, as seguintes ferramentas foram
analisadas:
a) Adobe After Effects (ADOBE, 2010a);
b) Adobe Flash (ADOBE, 2010b);
c) Anime
Studio
(SMITH
MICRO
SOFTWARE, 2010);
d) Blender
(BLENDER
FOUNDATION,
2010);
e) Composer (PORTAL DO SOFTWARE
BRASILEIRO, 2010);
f) GIMP (THE GIMP TEAM, 2010);
g) Inkscape (INKSCAPE, 2010);
h) Ktoon (KTOON, 2010);
i) NCL Eclipse (PUC-RIO, 2010);
j) Synfig (THE SYNFIG TEAM, 2010);
k) Wings3D (WINGS3D, 2010);
l) LuaEdit (LUAEDIT, 2009);
m) TextPad
(HELIOS
SOFTWARE
SOLUTIONS, 2010);
n) Sodipodi (GEEKNET, 2010);
o) TVML Player (NHK, 2010);
p) Pivot Stickfigure Animator (SOFTONIC
INTERNATIONAL, 2010);
q) Pencil (NAIDON, P.; CORRIERI, P.,
2009);
r) CrazyTalk
(SOFTONIC
INTERNATIONAL, 2010) e
s) Stickman & Elemento (SVEN NILSEN,
2010).
Para a criação de conteúdo multimídia, é
necessária a escolha de uma linguagem
apropriada e, segundo Burg (2009), os critérios
para avaliação de um ambiente de autoria
34
multimídia devem considerar: os tipos de tarefas
a serem realizadas (criar figuras, sons e vídeos
ou somente importar mídias e realizar a
composição); os tipos de mídias suportados (2D,
3D, bitmap, vetorial, áudio/vídeo codificado,
interatividade); a interface (visual, integrada,
linguagem de programação, padronizada); as
características
do
conteúdo
(tamanho,
complexidade, meio de distribuição); e, também,
o custo.
A categorização proposta por Noll (2007) ressalta
as dimensões significativas, descritas em Azana
et al. (2008), para o desenvolvimento dos
serviços de comunicação por meio da
caracterização das mídias, do seu uso, de
futuras utilizações e dos novos tipos de mídias.
Noll cita que o usuário é muito sensível ao preço
e que a variedade de opções aparece como a
maior motivação para a compra em grande parte
dos serviços.
A velocidade da evolução tecnológica torna ainda
mais difícil perceber e entender todas as
tendências. Entretanto, existe o consenso de que
a disponibilidade de largura de banda continuará
crescendo e seu custo diminuindo, e as
funcionalidades
disponibilizadas
também
continuarão a aumentar. Entende-se que o
consumidor é fator determinante no sucesso ou
falha de produtos e serviços de comunicação
(dessa forma, a observação das suas
motivações
ajuda
a
prognosticar
as
possibilidades de sucesso de um novo produto
ou serviço de comunicação) e a tecnologia digital
viabiliza a miniaturização dos dispositivos, bem
como
o
aumento
da
capacidade
de
armazenamento e do poder de processamento,
enquanto seu custo diminui.
A partir da análise dos dados obtidos na
pesquisa das fontes secundárias citadas,
capturamos as variáveis relacionadas a uma
ferramenta de autoria multimídia que agregam:
as funcionalidades das ferramentas existentes no
mercado e as características do ambiente
operacional, bem como as tendências de
evolução das mídias e de convergência das
redes. Essas variáveis estão relacionadas na
Tabela 1.
A MIRV, representada na Tabela 2, foi
preenchida mediante consenso dos especialistas
autores deste artigo.
Exemplo de preenchimento: a célula da linha 1
coluna 2 foi preenchida com o valor 4, indicando
que o ambiente de execução exerce forte
influência na variável nível de interatividade, pois
pode inviabilizar ou dificultar a execução do
conteúdo interativo por não atender ao tempo de
resposta esperado e/ou apresentar baixa
usabilidade na interface de entrada. Já a célula
da linha 2 coluna 1 foi preenchida com 0,
indicando que um conteúdo interativo não
influencia
o
ambiente
de
execução.
A aplicação do método MICMAC resultou na
classificação apresentada na Figura 1, na qual se
identificam, no setor 1, as variáveis influentes ou
dominantes: número de dimensões (4) e tipo de
codificação (5) do conteúdo gerado pela
ferramenta de autoria; no setor 2, as variáveis
instáveis: ambiente de execução (1), animações
(3) e API (7); no setor 3, as variáveis resultantes:
quantidade de informações (6) e custo de
desenvolvimento da ferramenta (10); no setor 4,
as variáveis desconectadas: desenvolvedor do
conteúdo (9) e controle de cópias (11) que,
conforme metodologia, podem ser excluídas da
análise. As variáveis nível de interatividade (2) e
nível de controle do usuário (8) encontram-se em
uma região de indefinição – o setor 5 – pois
estão localizadas nos limiares entre dois setores.
Nesse setor, a variável indefinida nível de
interatividade (2) é classificada como variável
instável. Já a variável nível de controle do usuário
(8) será analisada com as
interfaces de
programação (Application Program Interface –
API), por estar diretamente relacionada com
interfaces disponibilizadas para a construção do
conteúdo.
As variáveis-chave são as variáveis classificadas
como instáveis e deverão ser estudadas com
maior profundidade, pois alterações nessas
variáveis podem tornar o sistema instável. São
variáveis-chave: ambiente de execução, tipo de
animação, APIs e nível de interatividade.
As
variáveis
determinantes
definem
o
comportamento do sistema. São elas que
caracterizam o sistema ferramenta de autoria.
São variáveis determinantes: número de
dimensões do conteúdo gerado e tipo de
codificação.
As variáveis resultantes são as que possuem
alto grau de dependência em relação às
variáveis-chave e às determinantes, sendo uma
resultante da escolha das características dessas
duas variáveis. Constituem variáveis resultantes:
quantidade de informações dos conteúdos
gerados
pela
ferramenta
e
custo
de
desenvolvimento da ferramenta de autoria.
Tabela 1 Variáveis identificadas
Variável
Ambiente de
execução
Tipo de conteúdo
final gerado pela
ferramenta de
autoria
Características dos
conteúdos
Descrição
No ambiente de televisão digital, o padrão utilizado para gerar o conteúdo está
diretamente relacionado ao meio de distribuição desse conteúdo (por
exemplo: ambiente Ginga para TV terrestre e OpenTV para TV a cabo)
Os conteúdos podem ser altamente interativos,
Alto
como, por exemplo, jogos de ação
Conteúdos com taxa de interatividade média, como,
Nível de
Médio
por exemplo, mensagens de texto
interatividade
Conteúdos com pouca interatividade, como, por
Baixo
exemplo, votações e plebiscitos
Sem animações
Tipo de
Conteúdos gerados pelo modo tradicional (
bitmaps )
animação
Conteúdos gerados pelo modo vetorial
Número de
Conteúdos 2D ou 3D
dimensões
Formato utilizado para a codificação de diferentes mídias (por
Tipo de
exemplo, pode seguir normas pré-estabelecidas, incluir
codificação
normas opcionais ou influenciar a evolução das mesmas
Quantidade de
quantidade de dados gerados no produto final: grande, média
informações
ou pequena
API (linguagem
computacional)
Li nguagem computacional utilizada no conteúdo interativo gerado pela
ferramenta de autoria : NCL, LUA, HTML, Java, C, entre outras
Nível de controle do
usuário
Capacitação do
usuário
desenvolvedor
Custo de
desenvolvimento da
ferramenta
Controle de retrocesso e avanço do vídeo/áudio; controle do
layout de tela –
tamanho e posição; entrada de dados: botões, lista, texto, entre outros
Envolve, também, o custo de treinamento. O usuário desenvolvedor pode ser
leigo, ter conhecimento computacional (ex. programação HTML) ou ter
conhecimento especializado
Controle de cópias
Quantidade de esforço para implementar as características da ferramenta
Identificação dos conteúdos gerados pela ferramenta de autoria através da
introdução de sinalizações, tais como marca d´água, nos conteúdos gerados.
Essa estratégia auxilia na criação de um modelo de negócios para a
comercialização da ferramenta de autoria
Tabela 2 Identificação do inter-relacionamento entre as variáveis
Variáveis
ambiente de execução
nível interatividade
tipo de animação
tipo de conteúdo
nº de dimensões
tipo de codificação
características dos
conteúdos
quantidade de informações
APIs (linguagem computacional)
nível de controle do usuário
capacitação do usuário desenvolvedor
custo de desenvolvimento ferramenta
controle de cópias
ND – Nível de Dependência
1
2
3
0
4
3
1
0
0
0
2
0
0
0
3
0
0
4
4
4
0
3
5
0
0
0
6
4
2
3
7
2
0
0
8
0
0
0
9
0
0
0
10
0
0
0
11
ND
10
6
13
NI – Nível de Influência
4
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
5
0
0
3
0
0
0
0
0
0
0
0
3
6
4
0
3
3
1
0
2
0
0
0
1
13
7
4
1
4
3
2
0
0
2
1
0
0
17
8
4
1
0
0
0
0
3
0
0
0
0
8
9
1
2
0
2
0
0
2
0
0
0
0
7
10
1
0
4
3
2
2
1
2
2
0
1
17
11
0
0
3
3
0
1
0
0
0
0
0
7
NI
23
4
14
15
8
2
13
4
3
0
2
35
Depende do meio de transmissão a ser utilizado,
como,
por
exemplo:
radiodifusão
(concessionárias de televisão ou serviços de
satélite); fios de cobre ou de fibra óptica
(operadoras de telefonia fixa); cabos coaxiais ou
satélites de órbita baixa (TV por assinatura); ou,
ainda, rede celular (operadoras de telefonia
móvel).
TV por assinatura atuam em dois estágios:
programação e distribuição. Os anunciantes
adquirem espaço para inserir a divulgação de
seus produtos nas grades de programação,
especialmente nas emissoras comerciais.
Segundo a OECD (2008), a digitalização total da
produção e da pós-produção influi na cadeia de
valor, apresentando novos tipos de oportunidade
de negócios e desafios, em que:
a) a produção de imagens de qualidade mais
alta estimula o avanço da tecnologia de
exibição,
atingindo
diretamente
os
fabricantes de receptores digitais;
b) os formatos digitais permitem maior
flexibilidade
na
manipulação,
no
armazenamento
e
na
distribuição,
estimulando a criação de novos ambientes
de produção, inclusive para aplicações
interativas para TV digital;
c) os conteúdos digitais são distribuídos de
modo eficiente em redes de banda larga,
para vendas on-line para consumidores
individuais ou para exibição comercial.
As análises de Jääskeläinen (2001), OECD
(2008), Rios, Pataca e Marques (2005) e
Schwalb (2004) identificaram os seguintes
atores: produtores de conteúdo, provedores de
software, fabricantes de receptores de TV digital,
anunciantes, emissoras comerciais abertas,
emissoras públicas, operadores de TV por
assinatura, provedores de serviço Internet
Protocol Television (IPTV) e o usuário final do
conteúdo.
A matriz de influência direta entre os atores,
representada pela Tabela 3, foi construída em
consenso pelos especialistas autores do artigo.
Exemplo de preenchimento: a célula da linha 1
que o produtor de conteúdo exerce forte
influência sobre o provedor de software, pois as
produtoras de conteúdo, como clientes, geram
requisitos e melhorias nos produtos dos
provedores de software. Já a célula da linha 2
que a disponibilização de ferramentas que
auxiliam na autoria apresenta alternativas
interessantes para a produção de conteúdo e
pode facilitar o aparecimento de novos
produtores de conteúdo.
O poder relativo de cada ator é apresentado na
Tabela 4.
4.1.4
4.2 Questões estratégicas
Figura 1 Classificação das variáveis
4
Atores e questões estratégicas
4.1 Atores: identificação e poder relativo
A cadeia de valor de serviços multimídia
apresenta vários atores (JÄÄSKELÄINEN, 2001;
RIOS, PATACA, MARQUES, 2005; SCHWALB,
2004). Essa cadeia compreende as quatro
etapas citadas a seguir.
4.1.1 Produção
conteúdo
e
pós-produção
de
Responsável pela geração de conteúdo.
4.1.2 Programação/empacotamento
conteúdo
do
Envolve o mecanismo de disponibilização de
conteúdo, com a identificação, o armazenamento
e a localização do conteúdo.
4.1.3
Distribuição do conteúdo
Consumo do conteúdo
Usuários que acessam os conteúdos por meio de
televisores integrados, set-top boxes ou terminais
móveis e portáteis.
Atualmente, as emissoras de radiodifusão,
públicas ou comerciais, dominam os primeiros
três
estágios
dessa
cadeia:
produção,
programação e distribuição. Já as empresas de
36
As questões estratégicas foram identificadas e
classificadas em quatro categorias.
4.2.1 Ambiente de execução do conteúdo
gerado
Questão 1: identificar a disponibilidade de
ambientes apropriados para a execução dos
conteúdos gerados (dificuldade de se obter o
ambiente: comprar, montar, criar parcerias, entre
outros).
Questão 2: identificar a possibilidade de inovação
nos ambientes para a execução dos conteúdos
gerados (necessidade/possibilidade de sugerir
alterações ou incrementos).
Questão 3: identificar a existência de padrões
abertos e/ou
mercado.
4.2.2
proprietários
dominantes
no
APIs
Questão 4: identificar se as interfaces
(linguagens) a serem utilizadas apresentam
funcionalidades adequadas para a criação dos
conteúdos interativos.
Tabela 3 Matriz de relacionamento dos atores
Relacionamento de
poder dos atores
A1
A2
A3
A4
A5
A6
A7
A8
A9
Nível
influência
Prov.Conteúdo
A1
0
3
1
1
0
0
0
0
0
5
Prov. Softtware
A2
1
0
1
0
0
0
0
0
0
2
Fab.Recep.
A3
2
2
0
0
0
0
0
0
0
4
Anunciantes
A4
2
1
0
0
3
1
1
1
0
9
E.ComAberta
A5
3
1
0
0
0
1
1
1
0
7
E.Públicas
A6
2
1
0
0
1
0
1
0
0
5
Op.TVAssin.
A7
2
1
2
0
2
0
0
1
0
8
Prov.IPTV
A8
2
1
3
0
1
0
2
0
0
9
Usuário
A9
2
2
2
3
3
1
3
3
0
19
16
12
9
4
10
3
8
6
0
Nível dependência
Tabela 4 Poder de influência dos atores
Nível de
influência
Indicador de
influência
Nível de
dependência
Inverso da
dependência
Poder de
influência
Poder de
influência
ponderado
Prov.Conteúdo
19
0,05
102
0,16
0,008
0,099
Prov.SW
9
0,02
97
0,08
0,002
0,025
Fab.Recep.
14
0,04
62
0,18
0,007
0,086
Anunciantes
55
0,15
16
0,77
0,112
1,418
E.ComAberta
39
0,10
37
0,51
0,053
0,666
E.Públicas
27
0,07
14
0,66
0,047
0,592
Op.TVAssin.
43
0,11
29
0,60
0,068
0,855
Prov.IPTV
47
0,12
0,68
0,084
Usuário
126
0,33
22
0
1,00
0,332
1,065
4,193
Atores
Tabela 5 Posicionamento resultante e peso
Ambiente de execução
Nível
inter.
APIs
Animação
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6
Q7
Q8
0,10
0,10
0,10
0,10
0,10
0,10
0,10
Prov.Conteúdo
A1
0,10
Prov.SW
A2
0,03
0,03
0,03
0,03
0,03
0,03
0,03
0,03
Fab.Recep.
A3
0,09
-0,09
0,09
-0,09
0,00
0,00
-0,09
-0,09
Anunciantes
A4
1,42
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
E.ComAberta
A5
0,67
0,00
0,67
-0,67
-0,67
-0,67
0,00
0,00
E.Públicas
A6
0,59
0,00
0,59
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
Op.TVAssin.
A7
0,85
0,00
0,85
0,00
0,00
-0,85
-0,85
-0,85
Prov.IPTV
A8
1,07
0,00
1,07
0,00
0,00
-1,07
-1,07
-1,07
A9
Usuário
4,19
0,00
0,00
0,00
4,19
4,19
-4,19
-4,19
Total +
9,01
0,13
3,40
0,13
4,32
4,32
0,13
0,13
Total -
0,00
-0,09
0,00
-0,76
-0,67
-2,59
-6,20
-6,20
9,01
0,22
3,40
0,89
4,99
6,91
6,33
6,33
Posicionamento
resultante
37
Questão 5: identificar a existência ou
possibilidade de criar interfaces para interação
com o usuário final (botões, lista, caixa de texto,
entre outros).
4.2.3
Nível de interatividade
Questão 6: classificar os recursos de
interatividade necessários (artefatos especiais
para entrada de dados e processamento).
4.2.4
Animação
Questões 7 e 8: identificar as características de
armazenamento, processamento e apresentação
das animações.
A matriz que representa o posicionamento dos
atores em relação às questões estratégicas foi
construída em consenso pelos especialistas
autores do artigo. Esse posicionamento foi
ponderado pelo poder de influência ponderado
dos atores (Tabela 4), gerando a matriz ilustrada
na Tabela 5.
Na Tabela 5, as linhas Total + e Total representam,
respectivamente,
os
posicionamentos
favoráveis
e
os
posicionamentos contrários já ponderados pelo
poder que os atores exercem no sistema. A
soma algébrica dos posicionamentos dos atores
indica que:
a) a questão 1 “Disponibilidade de ambiente”
obteve resultado positivo e deverá receber
uma avaliação melhor quanto maior for a
facilidade para adquirir o ambiente;
b) a questão 2 “Possibilidade de inovação”
facilidade para alterar o padrão;
c) a questão 3 “Padrões estabelecidos”
maturidade do padrão aberto;
d) a questão 4 “Inovação nas APIs” obteve
resultado negativo e deverá receber uma
avaliação melhor quanto maior for a
aderência das APIs padronizadas às
necessidades da ferramenta, ou seja,
quanto maior for a necessidade de
inovação nas APIs, menor será a nota;
e) a questão 5 “Mecanismos de interação
com o usuário” obteve resultado positivo,
indicando que quanto maior o número de
mecanismos ou funcionalidades (botões,
lista, caixa de texto, entre outros) que
facilitem a interação com o usuário final,
melhor será a avaliação;
f) a questão 6 “Recursos de interatividade”
obteve resultado positivo, indicando que
quanto maior a facilidade para suportar
artefatos para a interatividade do usuário
final, melhor será a avaliação;
g) a questão 7 “Armazenamento” obteve
avaliação melhor quanto menor for o
volume de armazenamento necessário;
h) a questão 8 “Processamento” obteve
avaliação melhor quanto menor for a
capacidade
de
processamento
necessário.
A linha “Posicionamento resultante” da Tabela 5
representa a soma modular dos posicionamentos
dos atores, cujo valor inteiro (linha Peso)
representa o peso das questões estratégicas na
classificação dos cenários mais adequados para
a ferramenta de autoria.
5
Análise dos cenários
As variáveis-chave ambiente de execução, API,
animação e nível de interatividade orientam a
identificação
dos
subsistemas
e
das
configurações ou opções tecnológicas.
Os subsistemas identificados que descrevem o
sistema ferramenta de autoria são:
a) plataforma de distribuição – mecanismos
utilizados para a distribuição de conteúdo
de TV digital interativa;
b) plataforma de execução dos conteúdos
interativos – mecanismos que compõem o
ambiente onde os conteúdos interativos
são executados, os quais estão fortemente
relacionados com os mecanismos de
distribuição.
A identificação dos cenários é realizada em duas
etapas: na primeira, identificam-se os cenários
possíveis
segundo
as
plataformas
de
distribuição. A partir de cada um desses
cenários; na segunda, são identificados os
possíveis ambientes para as plataformas de
execução, uma vez que, para o ambiente de TV
digital, essas plataformas são fortemente
conectadas.
Menezes, Osório e Pataca (2008) identificam as
seguintes plataformas de distribuição: terrestre,
DTH (satélite), cabo, MMDS (micro-ondas) e
IPTV.
Com base no levantamento setorial de TV por
assinatura, realizado pela Associação Brasileira
de TV por Assinatura (ABTA) e pelo Sindicato
Nacional das Empresas Operadoras de Sistemas
de
Televisão
por
Assinatura
(SETA)1,
restringiremos nossa análise às seguintes
plataformas: plataforma de distribuição terrestre,
________________________________
1
A base de assinantes por tecnologia apresenta a seguinte distribuição: cabo 62%, DTH 32% e MMDS 6%. O relatório do primeiro
trimestre de 2008 aponta que a base total de assinantes de TV paga cresceu 13% e o número de usuários de Internet com
conexão em banda larga cresceu 45%.
38
que congrega o maior número de usuários;
plataforma de distribuição por cabo, que
apresenta o maior número de usuários de
televisão por assinatura; e plataforma de IPTV,
que apresenta grande potencial de crescimento.
As plataformas de execução, para a análise do
sistema ferramenta de autoria, têm como
característica básica a API a ser utilizada pelo
conteúdo interativo. Essa interface permite que
os conteúdos interativos independam das
idiossincrasias do hardware e do software básico
da plataforma de execução.
O grau de interatividade dos conteúdos digitais
depende da capacidade do ambiente de
execução, da usabilidade dos mecanismos de
interação e da existência de um canal de
comunicação para troca de dados entre o usuário
final e o provedor do serviço. Para a análise da
ferramenta de autoria, temos os seguintes
possíveis
cenários
interativos:
conteúdos
altamente interativos, como jogos de ação;
conteúdos com taxa de interatividade média,
como mensagens de texto; e conteúdos com
pouca
interatividade,
como
votações
e
plebiscitos.
A possibilidade de construir animações
apresenta as seguintes opções tecnológicas: não
suportar
animações;
suportar
animações
tradicionais (bitmap); e suportar animações
vetoriais.
A seguir, analisaremos os cenários advindos das
plataformas de distribuição selecionadas.
5.1 Plataforma de distribuição terrestre
A transmissão de TV digital terrestre no Brasil é
regida por normas especificadas pelo Fórum do
Sistema Brasileiro de TV Digital Terrestre e
publicadas pela Associação Brasileira de Normas
Técnicas (ABNT).
A plataforma de distribuição terrestre não possui
canal de retorno inerente. Assim, aplicações
interativas que utilizam comunicação do usuário
final com o provedor de serviços necessitam de
canais de comunicação externos.
A codificação de dados é padronizada pela
norma ABNT-NBR 15606. Essa norma preconiza
a utilização de APIs nas seguintes linguagens:
Java, NCL com scripts LUA, XHTML e
ECMAScript (perfil básico do BML).
As opções tecnológicas para plataformas de
execução são o Ginga-NCL e o Ginga-J:
a) o Ginga-NCL é uma plataforma para a
apresentação de aplicações interativas
baseada em interfaces padronizadas
para as linguagens NCL, scripts LUA e
XHTML;
b) o Ginga-J é uma plataforma de
execução de aplicações interativas
baseada em interfaces padronizadas
utilizando a linguagem Java. Além das
bibliotecas-padrão
da
linguagem,
incorpora o JavaTV e o JMF.
5.2 Plataforma de distribuição por cabo
A plataforma de distribuição por cabo é o serviço
de TV por assinatura mais utilizado no Brasil e é
regida pela Lei do Cabo, que não padroniza a
plataforma de execução. Nesse cenário, o
aparelho receptor é de responsabilidade do
provedor do serviço que “escolhe” a tecnologia a
ser implantada. Na transmissão digitalizada, a
comunicação bidirecional é inerente à tecnologia.
A opção tecnológica, no mercado brasileiro, para
a plataforma de execução é o OpenTV, um
middleware proprietário. A linguagem de
programação
C-like
é
utilizada
no
desenvolvimento das aplicações. O ambiente de
construção compila tais aplicações gerando
códigos intermediários (bytecodes) que são
interpretados pelo middleware OpenTV nos
receptores. É uma solução fechada, que não
disponibiliza a interface para a criação de novas
aplicações fora do seu ambiente proprietário.
5.3 Plataforma de distribuição por IP (IPTV)
A plataforma de distribuição de TV digital no
Brasil é um serviço em fase inicial de
implantação e essas iniciativas estão sendo
comercialmente alavancadas por operadoras de
telefonia. Essa tecnologia fornece conexão
bidirecional, o que favorece a criação de
aplicações interativas, uma vez que não
apresenta restrições para troca de informações
entre o usuário final e o provedor da aplicação.
As plataformas IPTV para aplicações multimídia
apresentam
soluções
proprietárias,
cujas
interfaces são também proprietárias (como, por
exemplo, a da Microsoft), e soluções com
interfaces abertas (como a da CISCO-ISDP).
Existe
um
esforço
da
International
Telecommunication Union (ITU) para a
padronização dessa plataforma, mas esta ainda
não foi consolidada.
5.4 Avaliação dos cenários
Da combinação das opções tecnológicas, foram
obtidos 40 cenários, como mostra a Tabela 6,
nos quais os pesos de cada questão estratégica
são os valores obtidos na Tabela 5.
As células da Tabela 6 foram preenchidas em
consenso pelos especialistas autores deste
artigo.
Exemplo de preenchimento: para o ambiente de
execução, os cenários são analisados segundo a
facilidade de se obter o ambiente de distribuição
e de execução, por exemplo: trabalhar com
padrões abertos, facilidade de aquisição no
mercado, diferentes fabricantes, entre outros.
Assim, os cenários de distribuição de TV digital
terrestre, com interface para aplicações GingaNCL, receberam avaliação 4, por seguirem
39
padrões abertos publicados e ambiente de
emulação disponível sem custo, enquanto os
cenários com interface para aplicações Ginga-J
receberam avaliação 2, por seguirem padrões
abertos ainda não publicados.
A Tabela 6 mostra ainda que os cenários com
animação
vetorial
apresentaram
melhor
avaliação que os cenários com animação
tradicional (bitmap) e que os cenários com níveis
baixos e médios de interatividade não
apresentaram diferenças significativas na
avaliação. O cenário mais bem avaliado é o da
plataforma de transmissão terrestre, que suporta
conteúdos com níveis baixo e médio de
interatividade e sem animações. A segunda
melhor avaliação foi a do cenário de distribuição
IPTV com níveis de interatividade baixo e médio
e sem animações.
Com os cenários classificados, devemos analisar
as incertezas que envolvem cada um deles e,
assim, identificar a melhor opção diante de
nossas expectativas frente ao futuro.
6
Análise de riscos
Nesta etapa utilizamos a ferramenta Vanguard
DecisionPro 3.012 para a construção e análise da
árvore de decisão.
6.1 Construção da árvore de decisão
A Figura 2 representa a árvore de decisão para
uma ferramenta de autoria para TV digital, em
que os ramos da primeira hierarquia mapeiam as
plataformas de distribuição analisadas, com as
seguintes probabilidades:
a) 50% para a distribuição terrestre, pois
representa a rede de distribuição de
televisão com maior poder de penetração;
b) 35% para a distribuição IPTV, que
apresenta um grande potencial de
crescimento; e
c) 15% para a distribuição por cabo, que
apresenta uma taxa de crescimento baixa
em relação às outras duas.
Os ramos da segunda hierarquia mapeiam as
plataformas de execução, com as seguintes
probabilidades:
a) plataforma de distribuição terrestre
– 60% para o Ginga-NCL, por já ter
norma publicada e produto disponível
no mercado
– 40% para o Ginga-J, por ainda estar
na fase de normatização
b) plataforma de distribuição por cabo
–
100% para o OpenTV, por sua
utilização em operadora brasileira com
grande penetração na rede de
televisão por cabo
c) plataforma de distribuição por IP
–
70% para a interface aberta, por
permitir a participação de vários
atores, potencializando sua utilização
– 30% para interfaces proprietárias
As hierarquias seguintes se desdobram de modo
similar para todos os cenários analisados, com
as seguintes probabilidades:
a) grau de interatividade
– 30% para conteúdos interativos que
utilizam pouca largura de banda para
troca de informações individualizadas
utilizam largura de banda um pouco
maior, apostando no fato de que a
maioria
das
conexões
já
disponibilizarão dezenas de quilobytes
por segundo
utilizam largura de banda da ordem
de megabytes por segundo
Figura 2 Árvore de decisão
______________________________________
2
Vanguard Software Corporation. DecisionPro 3.0.
40
b) tipo de animação
– 20% para ferramentas sem animação,
mapeando o risco da concorrência de
ferramentas já existentes no mercado
com esse perfil
– 30% para animação bitmap, por não
possibilitar a criação de animações
totalmente interativas
– 50% para animações vetoriais
6.2 Definição das opções estratégicas
A partir da árvore de decisão construída, a
ferramenta
DecisionPro
nos
fornece
a
probabilidade de cada cenário analisado. O valor
de cada cenário, obtido no item 5.4 e mostrado
na Tabela 6, é multiplicado pela probabilidade
calculada e o resultado é mostrado na Tabela 7,
que apresenta os cenários classificados em
ordem decrescente.
A análise dos resultados mostra que as melhores
opções estratégicas são:
a) cenário
A6:
distribuição
terrestre,
utilizando plataforma de execução
Ginga-NCL, conteúdos interativos com
troca de informações individualizadas da
ordem de dezenas de quilobytes por
segundo e animação vetorial;
b) cenário C6: distribuição por IP, utilizando
plataforma de execução com interface
aberta, conteúdos interativos com troca
de informações individualizadas da
ordem de dezenas de quilobytes por
segundo e animação vetorial;
Tabela 6 Opções estratégicas
Tabela 7 Avaliação dos cenários
O b je tiv o s
2
4
4
2
2
1
2
94
v e to r ia l A 3
4
4
3
2
2
4
1
105
124
A4
4
4
4
2
2
4
4
4
4
4
2
2
1
2
94
v e to r ia l A 6
4
4
3
2
2
4
1
105
b itm a p A 8
4
4
3
2
1
1
2
86
v e to r ia l A 9
4
4
3
2
1
4
1
98
s em A 10
2
2
4
4
2
4
4
110
80
b itm a p A 1 1
2
2
4
4
2
1
2
v e to r ia lA 1 2
2
2
4
4
2
4
1
92
s em A 13
2
2
4
4
2
4
4
110
b itm a p A 1 4
2
2
4
4
2
1
2
80
v e to r ia lA 1 5
2
2
4
4
2
4
1
92
b itm a p A 1 7
2
2
4
4
1
1
2
73
v e to r ia lA 1 8
2
2
4
4
1
4
1
85
B1
0
1
4
4
4
4
4
103
b itm a p B 2
0
1
4
4
4
1
2
73
v e to r ia l B 3
0
1
0
4
4
4
1
81
B4
0
1
4
4
4
4
4
103
baixa
média
alta
b itm a p B 5
0
1
4
4
4
1
2
73
v e to r ia l B 6
0
1
0
4
4
4
1
81
b itm a p B 8
0
1
0
4
3
1
2
62
v e to r ia l B 9
0
1
0
4
3
4
1
74
C1
2
2
4
3
4
4
4
119
b itm a p C 2
2
2
4
3
4
1
2
89
v e to r ia l C 3
2
2
3
3
4
4
1
100
119
baixa
média
alta
C4
2
2
4
3
4
4
4
b itm a p C 5
2
2
4
3
4
1
2
89
v e to r ia l C 6
2
2
3
3
4
4
1
100
b itm a p C 7
2
2
4
3
3
1
2
82
v e to r ia l C 8
2
2
3
3
3
4
1
93
0
1
4
3
4
4
4
98
b itm a p C 1 0
0
1
4
3
4
1
2
68
v e to r ia lC 1 1
0
1
0
3
4
4
1
76
C1 2
0
1
4
3
4
4
4
98
b itm a p C 1 3
0
1
4
3
4
1
2
68
v e to r ia lC 1 4
0
1
0
3
4
4
1
76
b itm a p C 1 5
0
1
0
3
3
1
2
57
v e to r ia lC 1 6
0
1
0
3
3
4
1
69
s em
baixa
124
b itm a p A 5
s em
s em
média
Total
processamento
2
4
identificação
dos cenários
ambiente de
execução
padrões
estabelecidos
inovação nas
APIs
interação com
usuário
recurso de
interatividade
4
4
s em
alta
6
armazenamento
baixa
média
baixa
média
alta
GINGA-J
OpenTV
Aberta
6
4
s em
Proprietária
7
4
s em
alta
GINGA- NCL
Terrestre
Cabo
5
4
s em
Cenários
1
A1
s em
IPTV
3
b itm a p A 2
animação
plataforma de
distribuição
plataforma de
execução
nível de
interatividade
Pe s o 9
C9
Ce ná rios Ava lia çã o Proba bilida deCla ssifica çã o
A6
105
9,0%
9,450
C6
100
7,3%
7,300
A 15
92
6,0%
5,520
A5
94
5,4%
5,076
A3
105
4,5%
4,725
A4
124
3,6%
4,464
C5
89
4,4%
3,916
B6
81
4,6%
3,726
C3
100
3,7%
3,700
C4
119
2,9%
3,451
A 14
80
3,6%
2,880
A 12
92
3,0%
2,760
A 13
110
2,4%
2,640
A2
94
2,7%
2,538
C14
76
3,1%
2,356
A1
124
1,8%
2,232
B5
73
2,7%
1,971
C2
89
2,2%
1,958
A9
98
1,9%
1,862
B4
103
1,8%
1,854
C1
119
1,5%
1,785
B3
81
2,2%
1,782
C8
93
1,6%
1,488
A 11
80
1,8%
1,440
A 10
110
1,2%
1,320
C13
68
1,9%
1,292
C12
98
1,3%
1,274
C11
76
1,6%
1,216
A 18
85
1,3%
1,105
B2
73
1,4%
1,022
A8
86
1,1%
0,946
B1
103
0,9%
0,927
B9
74
1,0%
0,740
C7
82
0,9%
0,738
C10
68
0,9%
0,612
C9
98
0,6%
0,588
A 17
73
0,7%
0,511
C16
69
0,7%
0,483
B8
62
0,5%
0,310
C15
57
0,4%
0,228
41
c) cenário A15: distribuição terrestre, com
plataforma
de
execução
Ginga-J,
conteúdos interativos com troca de
informações individualizadas da ordem
de dezenas de quilobytes por segundo e
animação vetorial.
Conclusão
Os mecanismos sistemáticos propostos pela
metodologia permitiram que nossas avaliações
subjetivas fossem compartilhadas. Com a
atribuição de um valor numérico para o
preenchimento das matrizes, transformamos a
avaliação subjetiva em informação objetiva, de
tal modo que, através de reflexão, discussão e
consenso,
foi
possível
construir
uma
compreensão lógica comum do valor a ser
atribuído.
A metodologia emprega uma estruturação de
como abordar o problema, dos aspectos a serem
analisados e dos mecanismos a serem utilizados.
Essa estruturação orientou a troca de
conhecimento, conceitos e ideias sobre o
assunto avaliado e, com isso, permitiu a
construção coerente de uma linguagem comum
para a reflexão de como projetamos ou do que
almejamos para o futuro.
A aplicação da metodologia permitiu, por meio do
entendimento e da classificação das variáveis
relevantes, bem como da análise e do
posicionamento dos atores, traçar cenários
possíveis e avaliar os riscos na escolha de cada
um deles. Além disso, por meio da classificação
das ideias, foi possível entender o problema,
mapear e tratar o conhecimento, de modo a
auxiliar uma tomada de decisão.
O cenário escolhido foi o da distribuição terrestre,
e a plataforma de execução utilizada foi a GingaNCL, que suporta conteúdos interativos com
troca de informações individualizadas da ordem
de dezenas de quilobytes por segundo e
animação vetorial.
A partir dessa escolha, criamos um caminho de
evolução (roadmap) para a ferramenta de autoria
e sua especificação funcional.
Referências
ADOBE SYSTEMS INCORPORATED. Adobe
After Effects CS5. 2010a. Disponível em:
<http://www.adobe.com/br/products/aftereffects>.
AZANA, N. T. et al. Ferramenta de Autoria –
Visão do Contexto. PD.30.12.34A.0009A/RT01-AA. Campinas, 2008. (relatório FUNTTEL).
BLENDER FOUNDATION. Blender 2.55. 2010.
Disponível em: <http://www.blender.org>.
BURG, J. The Science of Digital Media. USA:
Pearson Prentice Hall, 2009. ISBN-13: 978-0-13243580-2.
GEEKNET (SOURCEFORGE). Sodipodi. 2010.
Disponível
em:
<http://sourceforge.net/projects/sodipodi/>.
GODET, M. From Anticipation to Action: A
Handbook of Strategic Prospective. Vendôme,
France: UNESCO Publishing, 1994. ISBN 92-3102832-4.
______. A "Caixa de Ferramentas" da
Prospectiva Estratégica. Tradução e revisão
técnica Júlio Dias e Pedro Ramalhete. Cadernos
do
CEPES.
1997.
Disponível
em:
<http://www.idestur.org.br/download/2008061509
5245.pdf>. Acesso em: 14 ago. 2006.
______. The Art of Scenarios and Strategic
Planning: tools and pitfalls. Technological
Forecasting and Social Change, New York,
USA, v. 65, n. 1, p. 3-22, 2000.
HELIOS SOFTWARE SOLUTIONS. TextPad.
2010.
Disponível
em:
<http://www.textpad.com/add-ons/synh2m.html>.
HUGHES, J.; LANG, K. Transmutability: Digital
Descontextualization,
Manipulation,
and
Recontextualization as a New Source of Value in
the Production and Consumption of Culture
Products.
In:
HAWAII
INTERNATIONAL
CONFERENCE ON SYSTEM SCIENCES, 39.,
2006,
EUA.
Electronic
proceedings...
Disponível
em:
<http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.
1109/HICSS.2006.511>. Acesso em: 1o nov.
2007.
INKSCAPE. Inkscape. 2010. Disponível em:
<http://www.inkscape.org/>.
JÄÄSKELÄINEN, K. Strategic Questions in the
Development
of
Interactive
Television
Programs. Espoo, Finland: University of Art and
Design Helsink, A 31 and ILMARI design
publications, 2001. ISBN 951-558-071-4.
ADOBE SYSTEMS INCORPORATED. Adobe
Flash Professional CS5. 2010b. Disponível em:
< http://www.adobe.com/br/products/flash/>.
JENKIS, H. Cultura da Convergência. São
Paulo: Aleph, 2008. ISBN 978-85-7657-063-9.
AZANA, N. T.; PATACA, D. M.; RICARTE, I. L.
Metodologia para identificação de variáveis e
cenários que influenciam o software embarcado
em receptores de TV digital. Cadernos CPqD
Tecnologia, Campinas, v. 3, n. 2, p. 17-31,
jul./dez. 2007.
LUAEDIT. LuaEdit. 2004-2009. Disponível em:
<http://www.luaedit.org/>.
42
KTOON.
Ktoon.
2010.
<http://ktoon.toonka.com/>.
Disponível
em:
MENEZES, E.; OSORIO, A. F.; PATACA, D. M.
Análise de demanda para TV digital interativa.
PD.30.12.34A.0011A/RT-02-AA.
2008. (relatório FUNTTEL).
Campinas,
NAIDON, P.; CORRIERI, P. Pencil. 2006-2009.
Disponível
em:
<http://www.lesstooges.org/pascal/pencil>.
NHK SCIENCE AND TECHNICAL RESEARCH
LABORATORIES.
TVML
Player.
2010.
Disponível
em:
<http://www.nhk.or.jp/strl/tvml/english/player2/ind
ex.html>.
RIOS, J. M.; PATACA, D. M.; MARQUES, M. C.
Panorama
Mundial
de
Modelos
de
Implantação e Exploração. CPqD, 2005.
(relatório do Projeto SBTVD).
SCHWALB, E. M. iTV Handbook: Technologies
and Standards. USA: Prentice Hall, 2004.
ISBN 0-13-100312-7.
SMITH MICRO SOFTWARE. Anime Studio Pro
7. 2010.
Disponível
em:
<http://anime.smithmicro.com/index_pro.php>.
NOLL, A. M. The Evolution of Media. Plymouth,
UK: Rowman & Littlefield Publishers, Inc., 2007.
ISBN-13: 978-0-7425-5481-8.
SOFTONIC INTERNATIONAL. CrazyTalk. 19972010.
Disponível
em:
<http://crazytalk.softonic.com.br/download>.
ORGANISATION
FOR
ECONOMIC
COOPERATION AND DEVELOPMENT (OECD).
Remaking the Movies: Digital Content and the
Evolution of the Film and Video Industries. Paris,
France: OECD Publishing, 2008. ISBN 978-9264-04329-9.
SOFTONIC INTERNATIONAL.Pivot-Stickfigure
Animator.
1997-2010.
Disponível
em:
<http://pivot-stickfigureanimator.softonic.com.br/>.
PORTAL
DO
SOFTWARE
BRASILEIRO.
Composer.
2010.
Disponível
em:
<http://www.softwarepublico.gov.br/dotlrn/clubs/gi
nga/.>.
PUC-RIO, UFB. Laboratório de Sistemas
Avançados da Web. NCL Eclipse. 2009-2010.
Disponível
em:
<http://www.laws.deinf.ufma.br/~ncleclipse/>.
SVEN NILSEN. Stickman & Elemento. 2010.
Disponível
em:
<http://www.stickmananimation.com>.
THE GIMP TEAM. Gimp 2.6. 2001-2010.
Disponível em: <http://www.gimp.org/>.
THE SYNFIG TEAM. Synfig. 2010. Disponível
em: <http://www.synfig.org>.
WINGS3D. Wing3D. 2010.
<http://www.wings3d.com.br/>.
Disponível
em:
Abstract
This paper presents a methodology based on prospective scenarios which identifies the issues involved in
a decision making of fundamental requirements to develop an authoring tool for digital TV. Possible
scenarios and risks involved in each of them are identified by understanding and classifying the relevant
variables and analyzing the actor's roles. This methodology has identified forty possible scenarios. The
strategic analysis, carried out by using the decision tree supported by DecisionPro application, has
indicated the terrestrial platform distribution and IPTV, which support vectorial animation and presents
interactive contents with average rate to exchange individualized data between the user and the server.
Applying the presented methodology systematically allows to understand the problem by classifying the
ideas in such a way that it enables its mapping and treatment. It helps indicate the main requirements to
create an authoring tool that meets the actor's needs.
Key words: Authoring tool. Strategic prospective. Digital television. Multimedia content. Decision making.
43

softoni

Transcrição

Documentos relacionados

Autoria, trabalho e técnica Luciana Salazar Salgado Se vemos a

EDITORIAL Wescley Silva Xavier Universidade Federal de Viçosa

Especificação

CABO FLEX 24AWG(7F) X 4 PARES - CAT 5e

Curso de instrutor Simunition® de segurança e

Propaganda Digital - academiadetalentos.com.br

PATCH CORD METÁLICO GIGALAN CAT.6 U/UTP

Estado da Bahia CÂMARA MUNICIPAL DE MADRE DE DEUS

Pratica03 - Ricardo Kratz

CÂMARA MUNICIPAL DE PIRAJUÍ camarapirajui.sp.gov.br