Progettazione di mashup per dispositivi mobili : un metodo basato sulla modellazione del contesto

Given the plethora of data and services today available online, it is often difficult to find on-the-fly the information or the applications that are appropriate to the current context of use. This is even more accentuated in the mobile scenario, where device resources (memory, computational power, transmission budget) are still limited. Given this evidence, this thesis focuses on the definition of methods and tools for the design and development of Context-Aware Mobile mashUpS (CAMUS). CAMUS apps dynamically collect and integrate data from documental, social and Web resources (accessed by means of Web APIs) and adapt the integrated contents to the users’ situational needs. They can offer multiple advantages thanks to their intrinsic capability of identifying pertinent data sources, selected on the basis of their adequateness with respect to the current users’ needs, and pervasively presenting them to the final user in the form of integrated visualizations deployed as mobile apps. This application paradigm overcomes the limits posed by pre-packaged apps and offers to users flexible and personalized applications whose structure and content may even emerge at runtime based on the actual user needs and situation of use. An example of benefit is the integration with support services, such as maps, weather forecast or public transport information, to provide a better user experience. This thesis presents a design method and an accompanying platform for the development of CAMUS app. The approach is characterized by the role given to context as a first-class modelling dimension used to support i) the identification of the most adequate resources that can satisfy the users' situational needs and ii) the consequent tailoring at runtime of the provided data and functions. Context-based abstractions are exploited to generate models specifying how data returned by selected services have to be merged and visualized by means of integrated views. These models then drive the flexible execution of the final mobile app on target mobile devices. A prototype of the supporting platform, making use of novel and advanced web and mobile technologies, is also illustrated.

Data la sovrabbondanza di dati e servizi disponibili online è spesso difficile trovare informazioni e applicazioni adatte al contesto corrente. Questa situazione è accentuata se la ricerca di dati è eseguita su dispositivi mobili, dove le risorse (memoria, capacità computazionale, piano dati modesto) sono limitate. Date queste premesse questa tesi mira alla definizione di metodologie e strumenti per la progettazione e sviluppo di Context-Aware Mobile mashUpS (CAMUS). Le applicazioni CAMUS recuperano e integrano i dati dinamicamente da risorse online (interrogate tramite web API) e si occupano di ritagliare le informazioni acquisite in base alla situazione nella quale si trova l'utente. Offrono numerosi vantaggi grazie alla capacità di identificare fonti pertinenti, selezionate in base alla loro adeguatezza rispetto alle esigenze dell'utente, i cui dati sono integrati e forniti sotto forma di mobile app. Questo paradigma permette di superare i limiti delle applicazioni preconfezionate e mette a disposizione applicazioni flessibili e personalizzate la cui struttura e contenuti possono variare in fase di esecuzione in base alla situazione d'uso. Un esempio di beneficio è l'integrazione dei contenuti principali con servizi di supporto, come le mappe, le informazioni sul meteo o il trasporto pubblico, che possono migliorare l'esperienza d'uso. Questa tesi presenta una metodologia di progettazione e una piattaforma per la creazione di applicazioni CAMUS. L'approccio i) utilizza la modellazione del contesto come strumento principale per individuare le risorse più adatte per soddisfare i bisogni dell'utente e ii) individua in fase di esecuzione come ritagliare i dati e le funzioni recuperate dalle risorse selezionate. L'astrazione fornita dal contesto, infatti, viene utilizzata per generare modelli che definiscono come i dati recuperati andranno integrati e visualizzati. Questi modelli definiscono le regole di esecuzione dinamica delle mobile app. La tesi inoltre descrive un prototipo che fa uso delle tecnologie web e mobile più recenti per supportare la modellazione delle applicazioni CAMUS, la generazione automatica del codice e l'esecuzione delle applicazioni finali.