O documento discute a ascensão da Internet como principal fonte de informação e a sobrecarga de notícias. Ele propõe o desenvolvimento de um agregador de notícias hierárquico que captura, classifica, ranqueia e recomenda notícias de forma personalizada para os usuários. O sistema usaria técnicas de recuperação de informação, mineração de dados e aprendizado de máquina.

1. Campus Labs 23/01/2009 [email_address] www.agaelebe.com.br

2. Quem? Engenharia Tecnologia e Computação Empreendedorismo Manter-me informado Criação de sites

4. Motivação

5. Ascenção da Internet Fonte: Pew Research Center

6. Sobrecarga de informação

7. Fonte mais confiável 37,6% Internet 20,3% TV 16% Rádio Fonte: Zogby International

8. As notícias que você lê são tendenciosas? 72.6%: Sim Fonte: Zogby International

9. Jornais: Além de árvores mortas “ Neste novo século, a forma de entrega pode mudar, mas a audiência potencial para nosso conteúdo irá se multiplicar por muitas vezes” Rudolph Murdoch

10. A ascenção das notícias locais

11. Tópicos recebendo menos recursos Questões Internacionais Política/Governo Nacional Fonte: Pew Research Center’s Project for Excellence in Journalism

12. Tópicos recebendo mais recursos Educação Polícia e criminalidade Política/Governo Local Fonte: Pew Research Center’s Project for Excellence in Journalism

13. Yet another news agreggator Um Portal Web para Organização Hierárquica e Recomendação de Notícias

15. Tecnologia Recuperação de Informação Mineração de Dados Aprendizado de Máquina (IA)

16. O Sistema Notícias na Web Captura Classifica Ranqueia e agrupa Recomenda Apresenta

18. Capturador de Notícias Como: Parsing de RSS, web crawler O quê: Manchetes, lides, resumos, datas Foco inicial: Jornais e grandes portais

20. Classificador Hierárquico de Textos Algoritmo de Aprendizado de Máquina “ Treinado” diariamente 90% de taxa de acerto

22. Hierarquia Esportes Futebol Campeonato Paulista

23. Ranqueador e Agrupador Recenticidade Autoridade/Origem da fonte Agrupamento por similaridade

24. Recomendador de Notícias Filtro colaborativo Baseado em conteúdo

26. Vantagem competitiva Interface Notícias Locais Personalização Hierarquia de Classes

27. Personalize

28. Alguns desafios Direito autoral Escalabilidade Abrangência nacional Fontes de notícias: 20 -> 200

29. Quando? Fevereiro: Qualificação - Proposta de Trabalho Maio: Versão Alfa Setembro: Dissertação - Versão Beta Dezembro: Plano de negócios

30. Outras idéias Integração com comunidades virtuais Sistema de comentários no estilo Digg / Reddit Versão para dispositivos móveis Folksonomia: além das categorias, “tags” Imagens, Áudio e Vídeo Blogosfera, notícias “sociais”

31. Quanto? ~R$150k

32. Mas... e o modelo de negócio?

33. Possibilidades …

34. Yet Another Ad Based

35. Versão para empresas

36. Freemium Acordo com jornais / fontes de notícias Conteúdo completo Assinatura mensal Entrega: e-mail, RSS, PDF, impresso

37. Estatísticas API de classificação

38. Obrigado!