“SE os conteúdos que acabaram de ser publicados na web ou que foram publicados muito recentemente, não têm qualquer tipo de informação sobre o seu impacto, como é que eles poderão ser sugeridos?” Esta foi a pergunta de partida para o trabalho que trouxe para a ribalta o nome de Nuno Moniz.

A resposta está no método que o investigador do INESC TEC e professor/recém-doutorado da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP) descobriu para prever conteúdos altamente relevantes ou populares na internet. O objetivo passa por garantir que a previsão de popularidade dos conteúdos “seja o mais útil e precisa possível nos casos raros de extrema popularidade, podendo sugeri-los o mais rápido possível”, explica o investigador.

O estudo, concretizado na tese “Prediction and Ranking of Highly Popular Web Content”, desenvolvida no âmbito do Programa Doutoral em Ciência de Computadores da FCUP, valeu-lhe o segundo prémio do Concurso Fraunhofer Challenge 2017. Para o investigador, trata-se de ” um grande reconhecimento do esforço que foi feito durante os últimos 4 anos de doutoramento, que são sempre anos de altos e baixos. Chegar ao fim e ser presenteado com esta distinção mostra que valeu a pena, e dá imensa motivação para continuar”.

Antes de chegar até aqui, Nuno Moniz partiu dos Açores, para estudar no Porto. O seu percurso académico começou no Politécnico do Porto, no Curso de Engenharia Informática, que lhe despertou o interesse pela investigação em torno da aprendizagem automática, recuperação de informação, regressão e fluxos de dados.

Foi no INESC TEC e na FCUP que encontrou as condições para se dedicar à investigação, que agora exerce em simultâneo com a docência (é professor convidado na FCUP), e é também ali que planeia continuar para “contribuir cientificamente para resolver problemas concretos da sociedade”.

Naturalidade?
Cidade da Horta, Ilha do Faial (Açores).

Idade?
30 anos.

De que mais gosta na Universidade do Porto?
As condições e a qualidade de ensino que oferece para o desenvolvimento do percurso científico e académico dos seus alunos e alunas.

De que menos gosta na Universidade do Porto?
O processo de transição para o ensino universitário pode ser algo assustador. Acho que a Universidade do Porto e as Faculdades que a compõem deveriam ter um papel mais ativo e consistente ao longo do ano para garantir que a integração de novos alunos e alunas seja um processo solidário e de acordo com os princípios básicos de respeito pelo outro.

Uma ideia para melhorar a Universidade do Porto?
Respondido na anterior.

Como prefere passar os tempos livres?
Devorando filmes e livros, ou passeando pelo Porto.

Um livro preferido?
Noites Brancas, Fiódor Dostoiévski.

Um disco/músico preferido?
‘Kind of Blue’, Miles Davis

Um prato preferido?
Goraz grelhado na brasa.

Um filme preferido?
Não consigo decidir sobre um em específico. Mas, dos mais recentes que vi, diria o “Le tout nouveau testament”, de Jaco Van Dormael.

Uma viagem de sonho?
A maior viagem de comboio no mundo: do Porto até Hanói, no Vietname.

Um objetivo de vida?
Contribuir cientificamente para resolver problemas concretos da sociedade.

Uma inspiração? (pessoa, livro, situação…)
Os meus avós.

Em que contexto é que o seu trabalho pode ter aplicação prática?
Longe vão os tempos em que encontrar conteúdos na Internet poderia ser desesperante. Neste momento, não só temos sobrecarga de informação, como a quantidade e a velocidade de geração de conteúdos online cresce a cada dia. Isto cria vários problemas, tanto para utilizadores como para quem fornece conteúdos.

O trabalho que desenvolvi com a orientação do Professor Luís Torgo, da Faculdade de Ciências, foca-se num problema específico neste contexto: se os conteúdos que acabaram de ser publicados ou que foram publicados muito recentemente, não têm qualquer tipo de informação sobre o seu impacto, como é que eles poderão ser sugeridos? Isto levou-nos ao problema de antecipar a atenção que tais conteúdos vão receber no futuro, no que diz respeito à sua atividade nas redes sociais, podendo ser estendido a dados de acesso a páginas web ou outro indicador quantificável.

A principal distinção deste trabalho tem que ver com os casos aos quais é dada uma maior importância: os que vão obter um nível de atenção fora do normal. Quando acedemos a um site de notícias não iremos ler 50 notícias, mas sim 2 ou 3. Quando queremos sugestões sobre músicas, vídeos, imagens e outros media, é desejável que essas sejam concisas e muito precisas. Portanto, o objetivo é garantir que as previsões de popularidade dos conteúdos seja o mais útil e precisa possível nos casos raros de extrema popularidade, podendo sugeri-los o mais rápido possível.

Por Eunice Oliveira publicado in http://noticias.up.pt/