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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[MODELO CONCEPTUAL PARA EL DESPLIEGUE DE PUBLICIDAD UBICUA SOPORTADO EN UN ESQUEMA DE COOPERACIÓN SMART TV - SMARTPHONE]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Advertising has been one of the most valuable marketing tools for years by means of a massive, wide-ranging and vertical approach between customers and advertisers. However, a new tendency known as pervasive advertising suggests an evolution of the classical concept towards a more interactive, customized, and horizontal environment that seeks to improve the impact and efficiency of conventional advertising. As a result of the support of emerging technologies related to the development of Smartphones and Smart TVs, there are no doubts about pervasive advertising potential and its value as a rich research field. This article introduces a conceptual model, which compiles the most relevant research areas related to pervasive computing applied to advertising supported on a Smart TV - Smartphone cooperation framework.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font size="2" face="verdana">      <p align="center"><font size="4"><b>MODELO CONCEPTUAL PARA EL DESPLIEGUE DE PUBLICIDAD UBICUA SOPORTADO EN UN ESQUEMA DE COOPERACI&Oacute;N SMART TV - SMARTPHONE</b></font></p>      <p align="center"><font size="3"><b>CONCEPTUAL MODEL FOR PERVASIVE ADVERTISING SUPPORTED ON A SMART TV - SMARTPHONE COOPERATION FRAMEWORK</b></font></p>      <p align="center">Francisco Martinez-Pabon<Sup>1</Sup>, Gustavo Ramirez-Gonzalez<Sup>2</Sup>, &Aacute;ngela Chantre-Astaiza<Sup>3</Sup></p>      <p><sup>1</sup> Ing. en Electr&oacute;nica y Telecomunicaciones, mi grado profesional de MSc a PhD(c), Investigador Grupo de Ingenier&iacute;a Telem&aacute;tica, <a href="mailto:fomarti@unicauca.edu.co">fomarti@unicauca.edu.co</a>, Universidad del Cauca, Popay&aacute;n, Colombia.    <br>  <sup>2</sup> Ing. en Electr&oacute;nica y Telecomunicaciones, PhD., Profesor de planta, <a href="mailto:gramirez@unicauca.edu.co">gramirez@unicauca.edu.co</a>, Departamento de Telem&aacute;tica, Investigador Grupo de Ingenier&iacute;a Telem&aacute;tica, Universidad del Cauca, Popay&aacute;n, Colombia.    <br>  <sup>3</sup> Administradora de Empresas, MSc, Investigadora Grupo de Desarrollo Tur&iacute;stico y Regional, <a href="mailto:achantre@unicauca.edu.co">achantre@unicauca.edu.co</a>, Universidad del Cauca, Popay&aacute;n, Colombia.</p>      <p><b>Referencia:</b> F. Mart&iacute;nez Pab&oacute;n, G. Ram&iacute;rez Gonz&aacute;lez, A. Chantre Astaiza. (2014). Modelo conceptual para el despliegue de publicidad ubicua soportado en un esquema de cooperaci&oacute;n Smart TV - Smartphone. Ciencia e Ingenier&iacute;a Neogranadina, 24 (1), pp. 116-142.</p>      <p align="center">Fecha de recepci&oacute;n: 1 de agosto de 2013. Fecha de aprobaci&oacute;n: 5 de marzo de 2014</p>  <hr>      <p><b>RESUMEN</b></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>La publicidad ha sido durante a&ntilde;os una de las herramientas m&aacute;s valiosas del mercadeo a trav&eacute;s de un enfoque principalmente masivo, generalizado y vertical entre clientes y anunciantes. No obstante, una nueva corriente conocida como publicidad ubicua marca una evoluci&oacute;n en el concepto cl&aacute;sico hacia entornos m&aacute;s interactivos, personalizados y horizontales que busca mejorar la eficiencia y el impacto de la publicidad convencional. Gracias al apoyo de tecnolog&iacute;as emergentes que se sustentan en la evoluci&oacute;n de los <i>Smartphones</i> y los <i>Smart TV</i>, el potencial de la publicidad ubicua es indudable, lo cual la ha convertido en un terreno f&eacute;rtil de investigaci&oacute;n. El presente art&iacute;culo presenta un modelo conceptual que condensa las &aacute;reas de investigaci&oacute;n m&aacute;s relevantes relacionadas con el despliegue de publicidad en entornos de computaci&oacute;n ubicua soportados en esquemas de cooperaci&oacute;n <i>Smart TV - Smartphone</i>.</p>      <p><b>Palabras clave:</b> publicidad ubicua, <i>Smart TV, Smartphone</i>.</p>  <hr>      <p><b>ABSTRACT</b></p>      <p>Advertising has been one of the most valuable marketing tools for years by means of a massive, wide-ranging and vertical approach between customers and advertisers. However, a new tendency known as pervasive advertising suggests an evolution of the classical concept towards a more interactive, customized, and horizontal environment that seeks to improve the impact and efficiency of conventional advertising. As a result of the support of emerging technologies related to the development of Smartphones and Smart TVs, there are no doubts about pervasive advertising potential and its value as a rich research field. This article introduces a conceptual model, which compiles the most relevant research areas related to pervasive computing applied to advertising supported on a Smart TV - Smartphone cooperation framework.</p>      <p><b>Keywords:</b> pervasive advertising, Smart TV, Smartphone.</p>  <hr>      <p><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></p>      <p>Sin lugar a dudas, la publicidad juega un papel importante como motor del comercio moderno en cualquiera de sus modalidades, al punto que grandes compa&ntilde;&iacute;as como Google impulsan gran parte de sus ingresos en el sustento de la publicidad. Frecuentemente, el concepto de publicidad se confunde con el concepto de mercadeo, el cual es definido por la Asociaci&oacute;n Americana de Marketing como &ldquo;la actividad, conjunto de instituciones y procesos para crear, comunicar, entregar e intercambiar ofertas que tienen valor para los clientes, socios y la sociedad en general&rdquo; &#91;1&#93;. Una revisi&oacute;n cuidadosa de esta definici&oacute;n sugiere el an&aacute;lisis de los cambios importantes que ha sufrido el mercadeo en su evoluci&oacute;n a lo largo de la historia: el mercadeo de hoy se basa en una relaci&oacute;n m&aacute;s horizontal y participativa entre las compa&ntilde;&iacute;as y sus clientes, siendo estos &uacute;ltimos participantes activos en la concepci&oacute;n y despliegue de los productos en el mercado. Por otro lado, el mercadeo actual m&aacute;s que estar dirigido a los clientes per se, realmente se direcciona al conjunto de instituciones, comunidades y grupos que participan a lo largo de toda la cadena &#91;2&#93;.</p>      <p>En este contexto, el mercadeo forma parte de un conjunto de instrumentos que usan las compa&ntilde;&iacute;as para llegar a sus clientes directamente y que est&aacute; relacionado con cuatro &aacute;reas espec&iacute;ficas: producto, precio, log&iacute;stica y promoci&oacute;n &#91;3&#93;. Particularmente, la publicidad se enmarca en el contexto de la promoci&oacute;n y se define en t&eacute;rminos simples como un proceso de comunicaci&oacute;n masivo dise&ntilde;ado para cambiar la actitud y el comportamiento de los receptores &#91;4&#93;. Al respecto, Kotler y Keller &#91;3&#93; elaboraron una definici&oacute;n m&aacute;s precisa que concept&uacute;a la publicidad como &ldquo;cualquier forma remunerada de presentaci&oacute;n y promoci&oacute;n de ideas, bienes o servicios por parte de un auspiciante identificado&rdquo;.</p>      <p>De acuerdo con las definiciones anteriores, uno de los aspectos clave en el concepto de publicidad es el grado de involucramiento de los consumidores con el producto o servicio. Su relevancia es cr&iacute;tica, dado que impacta directamente el comportamiento durante el proceso de decisi&oacute;n de compra.</p>      <p>Como concepto de investigaci&oacute;n, el grado de involucramiento fue introducido con el prop&oacute;sito de explicar el comportamiento de compra del usuario, teniendo en cuenta que el procesamiento de la informaci&oacute;n depende en gran parte de la relevancia de la informaci&oacute;n para el consumidor. En este sentido, este concepto hace referencia a la utilidad que se percibe sobre un producto basada en los intereses, valores y necesidades internas &#91;5&#93;. Desde este punto de vista, existen productos de alto involucramiento que son de gran importancia para el consumidor y est&aacute;n estrechamente relacionados con riesgos financieros o sociales de alto impacto (por ejemplo, una casa o veh&iacute;culo). Por otro lado, la mayor&iacute;a de las compras generalmente son de bajo involucramiento y son percibidas como poco importantes (por ejemplo, alimentos), lo cual no conlleva a una b&uacute;squeda exhaustiva de informaci&oacute;n. As&iacute;, es generalmente v&aacute;lido en los esquemas de publicidad, que los productos de bajo involucramiento requieren poca informaci&oacute;n, pero &eacute;sta debe repetirse frecuentemente. Por su parte, los productos de alto involucramiento requieren el despliegue de m&aacute;s informaci&oacute;n, pero con una tasa de repetici&oacute;n menos frecuente &#91;2&#93;.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>En consecuencia, aunque la televisi&oacute;n, la radio o los peri&oacute;dicos han sido los medios tradicionales para el despliegue de publicidad por d&eacute;cadas, los sistemas de publicidad actuales han sido influenciados profundamente por el modelo de internet que ha dado paso a los esquemas online de publicidad &#91;6&#93;. De acuerdo con lo anterior, es posible distinguir cuatro componentes fundamentales: los anunciantes, los informantes, los clientes y los brokers (ver <a href="#fig1">Figura 1</a>).</p>      <p align="center"><a name="fig1"></a><img src="img/revistas/cein/v24n1/v24n1a07f1.jpg"></p>      <p>Los anunciantes son aquellos que manifiestan su intenci&oacute;n de vender sus productos y servicios a trav&eacute;s de anuncios publicitarios; los informantes (por ejemplo, sitios de noticias, blogs, etc.) proveen espacios para ver los anuncios, por ejemplo a trav&eacute;s de banners publicitarios; los clientes son los dispositivos que habilitan el despliegue de las p&aacute;ginas de los informantes y los anuncios respectivos; finalmente, los brokers (por ejemplo Google o Yahoo) proporcionan las plataformas para reunir a los anunciantes, los informantes y los clientes. En este sentido, los brokers proporcionan anuncios para los clientes, re&uacute;nen estad&iacute;sticas sobre el comportamiento de los anuncios en las p&aacute;ginas, recaudan el dinero de los anunciantes y efect&uacute;an los pagos a los informantes.</p>      <p>Pasando a otro contexto, otra corriente interesante que marca la evoluci&oacute;n de la publicidad actual tiene que ver con los medios masivos, los cuales est&aacute;n dirigidos a una audiencia de consumidores m&aacute;s amplia que no se encuentra en su sitio de residencia o trabajo, sino en sitios p&uacute;blicos o simplemente en tr&aacute;nsito mientras se dirige a un lugar en particular. Con frecuencia, las pantallas publicitarias o <i>public displays</i> pueden encontrarse en sitios cotidianos como aeropuertos, estaciones de tren o restaurantes &#91;7&#93;. Esta corriente, conocida como se&ntilde;alizaci&oacute;n digital <i>(digital signage)</i>, ha merecido un foco de atenci&oacute;n particular en los &uacute;ltimos a&ntilde;os dado su gran potencial desde el punto de vista de mercadeo, si se tiene en cuenta que generalmente este tipo de pantallas se ubican cerca de los sitios de decisi&oacute;n de compra &#91;8&#93;. Recientemente, el modelo de <i>Smart TV</i>, entendido en t&eacute;rminos simples como televisores o decodificadores con capacidades de c&oacute;mputo conectados a la red &#91;9&#93;, emerge como un nuevo ecosistema de pantallas conectadas y enriquecidas a trav&eacute;s de aplicaciones que supone una nueva dimensi&oacute;n para la televisi&oacute;n interactiva y, por supuesto, con gran potencial para la se&ntilde;alizaci&oacute;n digital.</p>      <p>No obstante, pese a las nuevas oportunidades que encuentra la publicidad moderna en los esquemas de interactividad que marcan la evoluci&oacute;n de internet y medios tradicionales como la televisi&oacute;n, a&uacute;n el tal&oacute;n de Aquiles sigue siendo la ausencia de contenidos suficientemente personalizados y ajustados a las preferencias de los usuarios. Por naturaleza, los medios tradicionales de publicidad son en esencia de emisi&oacute;n o transmisi&oacute;n <i>(broadcast)</i>. En este contexto, la publicidad ubicua nace como un nuevo paradigma que redimensiona el modelo de la publicidad tradicional.</p>      <p>El presente art&iacute;culo plantea un modelo conceptual que puede servir como referente para orientar las investigaciones relacionadas con el despliegue de publicidad ubicua soportado en un esquema de cooperaci&oacute;n <i>Smart TV - Smartphone.</i> Con este prop&oacute;sito, la secci&oacute;n uno realiza una conceptualizaci&oacute;n general sobre la publicidad ubicua; la secci&oacute;n dos presenta algunas generalidades sobre el proceso que se abord&oacute; para la construcci&oacute;n del estado actual de conocimiento sobre la tem&aacute;tica, incluyendo aspectos metodol&oacute;gicos; la secci&oacute;n tres presenta el modelo conceptual planteado, el cual incluye la identificaci&oacute;n de las &aacute;reas de investigaci&oacute;n m&aacute;s relevantes; y finalmente, en la secci&oacute;n cuatro se presentan algunas conclusiones.</p>      <p><b>1. LA PUBLICIDAD UBICUA</b></p>      <p><b>1.1. UN NUEVO PARADIGMA EN LA PUBLICIDAD</b></p>      <p>En t&eacute;rminos simples, la publicidad ubicua se define como el uso de tecnolog&iacute;as de computaci&oacute;n ubicua con fines publicitarios &#91;10&#93;. El concepto de computaci&oacute;n ubicua se remonta a principios de los noventa cuando Marc Weiser concluye que &ldquo;las tecnolog&iacute;as m&aacute;s profundas son aquellas que desaparecen. Ellas se entrelazan con nuestro diario vivir hasta hacerse indistinguibles&rdquo; &#91;11&#93;: esa es la esencia de este nuevo paradigma que marca la evoluci&oacute;n de la computaci&oacute;n m&oacute;vil. Por su parte, Boll et al. &#91;12&#93; agregan la siguiente conceptualizaci&oacute;n: &ldquo;la computaci&oacute;n ubicua describe la tendencia seg&uacute;n la cual los dispositivos computacionales interconectados se entrelazan con los artefactos de nuestra vida diaria. Por consiguiente, el procesamiento, los sensores, la activaci&oacute;n y la comunicaci&oacute;n se encuentran embebidos en los dispositivos y ambientes, haciendo de la computaci&oacute;n una parte integral de nuestra vida&rdquo;.</p>      <p>De acuerdo con lo anterior, la publicidad ubicua promueve una interacci&oacute;n con los usuarios en un nivel m&aacute;s &iacute;ntimo y personalizado, que permite entregar informaci&oacute;n relevante en el momento y contexto adecuado &#91;13&#93;. En este sentido, los dispositivos m&oacute;viles modernos <i>(Smartphones)</i> son claros candidatos para llenar los vac&iacute;os que a&uacute;n enfrenta la publicidad tradicional y varios trabajos de investigaci&oacute;n han abordado sus propuestas de publicidad ubicua con un claro soporte de las caracter&iacute;sticas que son inherentes a este tipo de dispositivos (disponibilidad de informaci&oacute;n de perfiles, interacci&oacute;n en redes sociales, sensores, localizaci&oacute;n, entre otras). No obstante, un esquema de cooperaci&oacute;n <i>Smart TV - Smartphone</i> puede potenciar las fortalezas de ambos mundos y hacer frente a los desaf&iacute;os de la publicidad moderna. El naciente modelo de <i>Smart TV</i> no s&oacute;lo es fuerte porque a diferencia de sus antecesores integra esquemas de computaci&oacute;n y contenido distribuido (en la nube) de una forma optimizada para la televisi&oacute;n o la se&ntilde;alizaci&oacute;n digital, sino porque promueve un esquema de interacci&oacute;n simple con dispositivos como los <i>Smartphones</i> o tabletas. Este, sin lugar a dudas, es un valor agregado muy importante para el nuevo entorno generacional: &ldquo;una generaci&oacute;n conectada&rdquo;. Desde esta perspectiva, son muchas las oportunidades, pero tambi&eacute;n los retos que debe enfrentar la implementaci&oacute;n de modelos de publicidad ubicua.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>1.1.1. Publicidad ubicua: oportunidades y retos</b></p>      <p>En t&eacute;rminos concretos, las oportunidades que ofrecen los modelos de publicidad ubicua se pueden resumir en los siguientes aspectos: i) transformaci&oacute;n de los esquemas de <i>broadcast</i> tradicionales por esquemas interactivos; ii) personalizaci&oacute;n y adaptaci&oacute;n al contexto; iii) mayor precisi&oacute;n en las medidas de audiencia y respuesta de los grupos objetivo; y iv) mecanismos de persuasi&oacute;n automatizada a trav&eacute;s de la interacci&oacute;n social entre los usuarios &#91;14&#93;. No obstante, la publicidad ubicua tambi&eacute;n enfrenta una serie de retos que deben ser considerados: i) manejo adecuado del contexto de personalizaci&oacute;n: correcto emparejamiento entre necesidades (usuarios) y productos (ofertantes); ii) conveniente elecci&oacute;n de los medios: para la entrega del contenido (SMS, video, mensaje instant&aacute;neo, banner, etc.) y el despliegue de la informaci&oacute;n (TV, <i>Smartphone</i> o ambos); iii) manejo apropiado del canal interactivo: capacidad del usuario para responder a los avisos publicitarios de diferentes maneras (solicitar m&aacute;s informaci&oacute;n, contactar un agente de ventas, comprar); y iv) privacidad: manejo confiable de la informaci&oacute;n de los usuarios y los mecanismos para la entrega de ofertas &#91;13&#93;.</p>      <p>De acuerdo al planteamiento anterior, es claro que los modelos de publicidad ubicua pueden ser a&uacute;n m&aacute;s efectivos que los modelos online, gracias a su potencial de personalizaci&oacute;n e interacci&oacute;n desde dispositivos portables como los <i>Smartphones.</i> Si a esto se suma el potencial de un esquema de colaboraci&oacute;n con el modelo naciente de <i>Smart TV,</i> el impacto generado sobre el p&uacute;blico objetivo puede ser a&uacute;n mayor si se tienen en cuenta siete aspectos clave: i) combina las bondades de un medio masivo por excelencia como lo es la televisi&oacute;n; ii) agrega interactividad; iii) mejora la experiencia de usuario al facilitar la interacci&oacute;n a trav&eacute;s de <i>Smartphones,</i> extendiendo las capacidades m&aacute;s all&aacute; del control remoto tradicional; iv) ofrece un modelo de conectividad y acceso a contenidos distribuidos (en la nube) como lo hacen los modelos online; v) redefine el modelo de publicidad ubicua tradicional al orientar contenidos no s&oacute;lo a individuos sino tambi&eacute;n a grupos de individuos que comparten un espacio televisivo; vi) extiende sus fronteras al ofrecer la posibilidad de adaptar el contenido desplegado en m&aacute;s de una pantalla (aplicaciones n-screen) &#91;15&#93;, de acuerdo con las capacidades de los dispositivos y el contexto espec&iacute;fico; e igualmente, vii) los servicios que por naturaleza hacen parte de la telefon&iacute;a m&oacute;vil potencializan la experiencia del usuario (por ejemplo, al iniciar una llamada al servicio de ventas de forma inmediata).</p>      <p><b>2. ESTADO ACTUAL DEL CONOCIMIENTO</b></p>      <p>A continuaci&oacute;n, se presenta el proceso de construcci&oacute;n de un modelo conceptual que sirve de base para trabajos de investigaci&oacute;n relacionados con el despliegue de publicidad en entornos de computaci&oacute;n ubicua soportados en esquemas de interacci&oacute;n <i>Smart TV - Smartphone.</i> En este sentido, la revisi&oacute;n del estado actual del conocimiento se abord&oacute; a trav&eacute;s de una perspectiva de vigilancia tecnol&oacute;gica, con el objeto de establecer un panorama global de la tem&aacute;tica que plantea las bases para la definici&oacute;n de focos de investigaci&oacute;n relevantes en el contexto de la publicidad ubicua.</p>      <p><b>2.1. METODOLOG&Iacute;A DE REVISI&Oacute;N</b></p>      <p>En t&eacute;rminos simples, la vigilancia tecnol&oacute;gica puede definirse como &ldquo;la b&uacute;squeda, detecci&oacute;n, an&aacute;lisis y comunicaci&oacute;n de informaciones orientadas a la toma de decisiones sobre amenazas y oportunidades externas en el &aacute;mbito de la ciencia y tecnolog&iacute;a&rdquo; &#91;16&#93;. Para el prop&oacute;sito de la construcci&oacute;n del marco conceptual, la metodolog&iacute;a para el desarrollo de la vigilancia tecnol&oacute;gica contempl&oacute; las siguientes fases (<a href="#fig2">Figura 2</a>):</p>      <p align="center"><a name="fig2"></a><img src="img/revistas/cein/v24n1/v24n1a07f2.jpg"></p>  <ul>     <li><b>Planeaci&oacute;n:</b> identifica las necesidades de informaci&oacute;n y el enfoque de la vigilancia tecnol&oacute;gica sobre el tema de inter&eacute;s. Durante esta fase, fue definido el objetivo de la vigilancia y se identificaron las fuentes de informaci&oacute;n m&aacute;s relevantes y las palabras clave que orientaron el proceso de b&uacute;squeda de informaci&oacute;n. En la <a href="#tab1">Tabla 1</a>, se presenta un resumen al respecto.    <br>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="tab1"></a><img src="img/revistas/cein/v24n1/v24n1a07t1.jpg"></p>      <br>Haciendo referencia a las palabras clave, inicialmente se realiz&oacute; una b&uacute;squeda preliminar utilizando un conjunto de cinco palabras clave: <i>ubiquitous advertising, pervasive advertising, contextual advertising, pervasive computing, ubiquitous computing y Smart TV.</i> A partir de un estudio preliminar de los res&uacute;menes de los art&iacute;culos arrojados por la b&uacute;squeda fue posible determinar que algunas palabras clave arrojaban resultados irrelevantes para el contexto de investigaci&oacute;n. Luego de este primer filtro, se tom&oacute; la decisi&oacute;n de enfocar el an&aacute;lisis en los resultados de las b&uacute;squedas realizadas a partir de las palabras clave se&ntilde;aladas en la <a href="#tab1">Tabla 1</a></li>    <br>      <li><b>B&uacute;squeda y captaci&oacute;n:</b> durante esta fase se realiza el proceso de b&uacute;squeda usando las fuentes de informaci&oacute;n identificadas, de acuerdo con los objetivos planteados en la fase anterior. El principal resultado de esta fase es la construcci&oacute;n de un corpus compuesto por los art&iacute;culos m&aacute;s relevantes sobre la tem&aacute;tica del proyecto, que constituyen el insumo b&aacute;sico para el an&aacute;lisis que se realizar&aacute; en la siguiente fase. En total se identificaron m&aacute;s de 200 art&iacute;culos.</li>    <br>       <li><b>An&aacute;lisis:</b> en esta fase se realiza un an&aacute;lisis exhaustivo de la informaci&oacute;n del corpus construido en la fase anterior de acuerdo con los objetivos planteados para el esquema de vigilancia tecnol&oacute;gica. Para este prop&oacute;sito, se tuvo el soporte de dos paquetes de software: Matheo Analyzer y Publish or Perish. Matheo analyzer es un software de apoyo a la toma de decisiones que permite crear un cuadro de mando con mapas de informaci&oacute;n, s&iacute;ntesis e indicadores a partir de grandes conjuntos de informaci&oacute;n &#91;17&#93;. Por otro lado, Publish or Perish es un software libre que permite conocer el impacto de las publicaciones a trav&eacute;s de la informaci&oacute;n que se obtiene de Google &#91;18&#93;. A manera de demostraci&oacute;n sobre algunos resultados descriptivos, la <a href="#fig3">Figura 3</a> resume autores relevantes identificados, la <a href="#fig4">Figura 4</a> muestra algunos de los art&iacute;culos m&aacute;s citados y, finalmente, la <a href="#fig5">Figura 5</a> condensa algunas conferencias de inter&eacute;s.</li>    <br>      <p align="center"><a name="fig3"></a><img src="img/revistas/cein/v24n1/v24n1a07f3.jpg"></p>      <p align="center"><a name="fig4"></a><img src="img/revistas/cein/v24n1/v24n1a07f4.jpg"></p>      <p align="center"><a name="fig5"></a><img src="img/revistas/cein/v24n1/v24n1a07f5.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<li><b>Comunicaci&oacute;n: </b>el objetivo de esta fase es socializar los resultados obtenidos durante el proceso de an&aacute;lisis realizado en la vigilancia tecnol&oacute;gica, resultados que han sido condensados en el presente art&iacute;culo.</li>     </ul>      <p><b>2.2. CONCLUSIONES PRELIMINARES DEL PROCESO DE VIGILANCIA TECNOL&Oacute;GICA</b></p>      <p>De acuerdo a los resultados encontrados durante el proceso, es posible plantear las siguientes conclusiones preliminares:</p>  <ul>     <li>Aunque la publicidad ubicua es un &aacute;rea de investigaci&oacute;n que se ha venido cultivando desde hace varios a&ntilde;os, el contexto de investigaci&oacute;n planteado, que adem&aacute;s considera un entorno de cooperaci&oacute;n de los Smartphones con el naciente modelo de <i>Smart TV</i>, ha sido poco explorado. Como soporte a esta evidencia, la mayor&iacute;a de trabajos relacionados han sido publicados en eventos m&aacute;s que en revistas especializadas.</li>    <br>      <li>Un an&aacute;lisis m&aacute;s profundo de las publicaciones m&aacute;s relevantes y los trabajos de los autores m&aacute;s destacados demuestra que existe un &eacute;nfasis importante en el &aacute;rea de se&ntilde;alizaci&oacute;n digital y el uso de <i>Smartphones</i> con fines de publicidad ubicua, pero no se considera un contexto propiamente dirigido a la incorporaci&oacute;n del modelo de <i>Smart TV.</i></li>    <br>      <li>Igualmente, se puede inferir que existen dos contextos bien definidos para abordar un modelo de cooperaci&oacute;n <i>Smart TV - Smartphone</i> con fines de publicidad ubicua:    <br>    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>  <ul>     <li>Se&ntilde;alizaci&oacute;n digital, contexto en el cual el modelo de <i>Smart TV</i> puede ampliar el potencial existente gracias a las capacidades de c&oacute;mputo y mecanismos de interacci&oacute;n (sensores) que incorporan estos dispositivos sobre las viejas pantallas.</li>    <br>      <li>Social TV, contexto que describe a un conjunto de personas viendo la televisi&oacute;n e interactuando entre s&iacute; y/o con amigos cercanos en un entorno social, usando sus <i>Smartphones.</i> En este sentido, las compa&ntilde;&iacute;as publicitarias podr&iacute;an tomar ventaja de esta interacci&oacute;n social para entregar ofertas m&aacute;s personalizadas usando en conjunto no s&oacute;lo las capacidades de los Smartphones, sino tambi&eacute;n de los Smart TV.</li>      </ul></li>     </ul>      <p><b>3. PLANTEAMIENTO DEL MODELO CONCEPTUAL</b></p>      <p>Gracias a los resultados del proceso de vigilancia tecnol&oacute;gica y una revisi&oacute;n m&aacute;s exhaustiva de los trabajos m&aacute;s relevantes identificados durante el proceso fue posible plantear un modelo conceptual que evidencia las principales &aacute;reas de investigaci&oacute;n en lo que respecta a la publicidad ubicua soportada en esquemas de cooperaci&oacute;n Smart TV - Smartphone. Espec&iacute;ficamente, el modelo describe los planteamientos m&aacute;s importantes en cada &aacute;rea y posibles brechas que pueden convertirse en un insumo importante para la formulaci&oacute;n de futuras propuestas de investigaci&oacute;n. La Figura 6 muestra un diagrama b&aacute;sico del modelo conceptual planteado.</p>      <p align="center"><a name="fig65"></a><img src="img/revistas/cein/v24n1/v24n1a07f6.jpg"></p>      <p>Como se puede observar, el modelo conceptual plantea cuatro &aacute;reas de investigaci&oacute;n a saber: Sistemas de recomendaciones para publicidad ubicua, aplicaciones n-screen y middleware de cooperaci&oacute;n Smart TV - Smartphone, gesti&oacute;n de privacidad y publicidad social. A continuaci&oacute;n se realizar&aacute; una revisi&oacute;n m&aacute;s detallada de cada una de las &aacute;reas de conocimiento identificadas.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>3.1. SISTEMAS DE RECOMENDACIONES PARA PUBLICIDAD UBICUA</b></p>      <p>En t&eacute;rminos simples, los sistemas de recomendaciones (SR) son herramientas <i>software</i> y t&eacute;cnicas que proporcionan sugerencias sobre &iacute;tems de inter&eacute;s para un usuario &#91;19-21&#93;. En t&eacute;rminos m&aacute;s rigurosos, los SR basan la esencia de su funcionamiento en el siguiente planteamiento: si se considera que C es el conjunto de usuarios del sistema e I representa el conjunto de &iacute;tems que pueden ser recomendados, el n&uacute;mero de elementos de los dos conjuntos puede ser muy grande, luego es necesario reducir el n&uacute;mero de recomendaciones para disminuir la carga cognitiva del usuario a trav&eacute;s de una funci&oacute;n de utilidad <i>u: C x I&rarr;R</i><i>.</i> Esta funci&oacute;n mide el grado de satisfacci&oacute;n del usuario hacia un &iacute;tem, as&iacute; que el sistema debe escoger &iacute;tems que maximicen la utilidad. El problema central de los SR radica en que <i>u</i> no est&aacute; definida completamente en <i>C x I,</i> sino en algunos subconjuntos del espacio. En otras palabras, el usuario no ha expresado su preferencia o rating para cada &iacute;tem, lo cual sugiere que una de las principales funciones de un SR es la de predecir los ratings para &iacute;tems no evaluados, de tal manera que se pueda maximizar la utilidad <i>u</i> &#91;22&#93;.</p>      <p>En este sentido, diversas aproximaciones se han dise&ntilde;ado para mejorar la funcionalidad de los SR, entre las cuales se encuentran: i) filtrado colaborativo, que procesa correlaciones entre usuarios para reconocer su afinidad y asociar sus evaluaciones sobre los &iacute;tems; ii) filtrado basado en contenido, que usa las preferencias del usuario actual y predice los ratings con base en el grado de similitud con &iacute;tems que se han evaluado en el pasado; y iii) filtrado basado en comunidad, que realiza recomendaciones de acuerdo con las preferencias de los amigos del usuario.</p>      <p>En el contexto de la publicidad ubicua, los sistemas de recomendaciones juegan un papel muy importante por cuanto son la base para empezar a construir recomendaciones personalizadas y disminuir el esfuerzo cognitivo requerido por el usuario para asimilar la informaci&oacute;n y mejorar su grado de involucramiento con la oferta. Diversas investigaciones han abordado los problemas comunes a los sistemas de recomendaciones tradicionales desde diferentes perspectivas: los sistemas basados en contenido y filtrado colaborativo, sufren la existencia del problema del usuario o &iacute;tem nuevo (cold start) cuando no se tiene la cantidad de ratings suficientes para realizar la recomendaci&oacute;n; al respecto, &#91;23-24&#93; proponen algunas t&eacute;cnicas que pueden ser complementadas con la utilizaci&oacute;n de filtros basados en comunidad, seg&uacute;n lo sugieren las investigaciones de Golbeck &#91;25&#93; y Massa et al &#91;26&#93;. Otros problemas, relacionados con la dispersi&oacute;n de los datos (pocos ratings para gran parte de los &iacute;tems disponibles), han sido abordados en &#91;27-30&#93;; por otro lado, la combinaci&oacute;n de los diferentes tipos de filtrado para robustecer las capacidades del SR, conocido como filtrado h&iacute;brido, ha sido ampliamente estudiada a trav&eacute;s del empleo de diferentes t&eacute;cnicas Burke &#91;21&#93;, Pazzani &#91;27&#93;, &#91;31-36&#93;.</p>      <p>No obstante, los SR para publicidad ubicua agregan nuevos retos a los focos de investigaci&oacute;n que tradicionalmente se han abordado. En primer lugar, como fue se&ntilde;alado anteriormente, los SR convencionales operan en un espacio bidimensional <i>Usuario x &Iacute;tem.</i> Sin embargo, la publicidad ubicua requiere la incorporaci&oacute;n de informaci&oacute;n del contexto que debe ser tenida en cuenta al momento de formular la recomendaci&oacute;n, lo cual sugiere la ampliaci&oacute;n del espacio tradicional Usuario x &Iacute;tem a un espacio <i>Usuario x &Iacute;tem x Contexto.</i> Al respecto, Kuflik et al &#91;37&#93;, realiza algunos aportes importantes para el modelamiento del contexto del usuario en entornos m&aacute;s generales, mientras que Heckmann et al &#91;38&#93; va un paso m&aacute;s all&aacute; y define una metodolog&iacute;a para la caracterizaci&oacute;n del contexto en entornos de publicidad ubicua; en el mismo sentido, Hussein et al &#91;39&#93; examina algunas t&eacute;cnicas para la incorporaci&oacute;n de informaci&oacute;n contextual en los SR y Carolis &#91;40&#93; plantea la incorporaci&oacute;n de algunos datos relacionados con el contexto de localizaci&oacute;n en un entorno de publicidad. Adicionalmente, aunque la informaci&oacute;n contextual aporta elementos relevantes, el enriquecimiento de los perfiles es clave para prop&oacute;sitos de publicidad, m&aacute;s all&aacute; de la disponibilidad de ratings Partridge et al &#91;41&#93;.</p>      <p>Por otro lado, generalmente los SR dirigen sus recomendaciones a individuos; no obstante, en el campo de la se&ntilde;alizaci&oacute;n digital por ejemplo. se requiere que las recomendaciones est&eacute;n dirigidas a un grupo de personas que se encuentran observando la pantalla. Al respecto, Masthoff &#91;42&#93; realiza una revisi&oacute;n de algunas t&eacute;cnicas para la caracterizaci&oacute;n de un perfil grupal; igualmente, algunos sistemas han sido dise&ntilde;ados para entornos grupales: &#91;43-52&#93;. Espec&iacute;ficamente, en el campo de publicidad, Carolis &#91;40&#93; plantea una aproximaci&oacute;n para la caracterizaci&oacute;n y el modelamiento de los grupos, con el fin de entregar recomendaciones al conjunto de individuos. Sin embargo, el esquema de interacci&oacute;n tiene un componente fuertemente expl&iacute;cito, algo susceptible de mejorar en entornos computaci&oacute;n ubicua. En ese orden de ideas, la inclusi&oacute;n de informaci&oacute;n contextual luce como un campo de investigaci&oacute;n atractivo para los RS en este caso. Aunque el concepto de contexto es bastante amplio y puede incluir informaci&oacute;n que va desde la localizaci&oacute;n del usuario hasta datos de su c&iacute;rculo social cercano, su utilidad es evidente con miras a perfeccionar la personalizaci&oacute;n. As&iacute; por ejemplo, para alguien que disfruta de las bebidas gaseosas y los &aacute;lbumes de rock, ser&aacute; mucho m&aacute;s interesante la publicidad sobre una refrescante bebida durante el tiempo que hace ejercicio.</p>      <p>Finalmente, es importante destacar algunos frameworks basados en t&eacute;cnicas de aprendizaje autom&aacute;tico y miner&iacute;a de datos, que pueden ser &uacute;tiles al momento de construir un SR para diferentes dominios como Apache Mahout &#91;53&#93;, Lenskit Ekstrand et al &#91;54&#93; y Weka &#91;55&#93;.</p>      <p><b>3.2. APLICACIONES N-SCREEN Y MIDDLEWARE DE COOPERACI&Oacute;N SMART TV - SMARTPHONE</b></p>      <p>Como se dijo anteriormente, el naciente modelo de Smart TV expone un potencial interesante para extender las capacidades de interacci&oacute;n de las pantallas publicitarias convencionales tanto en el campo de la se&ntilde;alizaci&oacute;n digital como en el de los avisos publicitarios del televidente cl&aacute;sico, gracias a su capacidad de conexi&oacute;n con Smartphones o tabletas. Plataformas como MOVL &#91;56&#93; y Zeebox &#91;57&#93; han dado los primeros pasos para facilitar la interacci&oacute;n entre Smartphones y Smart TV; la primera define un modelo de conexi&oacute;n en la nube para este tipo de dispositivos y la segunda promete revolucionar el contexto de la televisi&oacute;n a trav&eacute;s de la interacci&oacute;n con las redes sociales Twitter y Facebook usando clientes m&oacute;viles, abriendo las puertas hacia un nuevo paradigma conocido como aplicaciones de m&uacute;ltiples pantallas (n-screen). En t&eacute;rminos simples, el paradigma de m&uacute;ltiples pantallas busca tomar ventaja de las capacidades de cada pantalla para desplegar el contenido de la mejor manera en cada una de ellas, m&aacute;s en un esquema de cooperaci&oacute;n, que en una simple r&eacute;plica de informaci&oacute;n. En el contexto de la publicidad ubicua, los beneficios pueden ser claramente perceptibles si se tiene en cuenta escenarios de pantallas p&uacute;blicas (public displays) en los cuales la informaci&oacute;n desplegada en el Smart TV est&aacute; dirigida al contexto grupal, mientras que la pantalla de los Smartphones es usada con fines de personalizaci&oacute;n Yoon et al &#91;58&#93;. As&iacute; por ejemplo, los usuarios podr&iacute;an estar recibiendo avisos publicitarios personalizados en su tel&eacute;fono, relacionados con alg&uacute;n tipo de contenido que observan en la pantalla.</p>      <p>Al respecto, tradicionalmente varios trabajos de investigaci&oacute;n se han enfocado en mecanismos de interacci&oacute;n entre las pantallas y los Smartphones a trav&eacute;s de tecnolog&iacute;as de corto alcance como NFC o Bluetooth &#91;59-61&#93;. No obstante, en el marco de la publicidad ubicua es importante la existencia de un middleware que habilite no s&oacute;lo la cooperaci&oacute;n entre el Smart TV y los Smartphones, sino tambi&eacute;n el acceso a informaci&oacute;n contextual que pueda derivarse a partir de los mismos. En primera instancia, los trabajos de &#91;8-7&#93; realizan una caracterizaci&oacute;n m&aacute;s profunda de los entornos de se&ntilde;alizaci&oacute;n digital, proporcionan algunas gu&iacute;as de dise&ntilde;o de este tipo de espacios y plantean algunas consideraciones importantes que fijan un punto de partida relevante al momento de definir los requerimientos de un middleware de cooperaci&oacute;n Smart TV - Smartphone con fines publicitarios. En el mismo sentido, Strohbach et al &#91;62&#93; realiza algunos planteamientos relevantes para la gesti&oacute;n del contexto en entornos de publicidad ubicua y realiza una revisi&oacute;n de sobre algunas plataformas que pueden habilitar el acceso a la informaci&oacute;n de los sensores y del contexto en general a trav&eacute;s de los dispositivos m&oacute;viles; &#91;6&#93;-&#91;63&#93; complementa el trabajo anterior planteando una arquitectura de referencia que involucra clientes m&oacute;viles con prop&oacute;sitos publicitarios. De manera similar, otros trabajos &#91;6467&#93; han explorado la interacci&oacute;n de Smartphones con pantallas en el marco del paradigma de m&uacute;ltiples pantallas, pero a&uacute;n la exploraci&oacute;n es incipiente para el caso de Smart TV y particularmente para entornos de publicidad ubicua.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>De otro lado, uno de los par&aacute;metros m&aacute;s importantes de la publicidad es la evaluaci&oacute;n de los resultados teniendo en cuenta el precepto: &ldquo;lo que es susceptible de medir, es susceptible de mejorar&rdquo; Zaichkowsky &#91;5&#93;. Tradicionalmente, las medidas de audiencia en medios como la televisi&oacute;n responden a la medici&oacute;n de aspectos fundamentalmente demogr&aacute;ficos que son reunidos a trav&eacute;s de encuestas telef&oacute;nicas o dispositivos especializados para entregar datos sobre los canales que est&aacute;n observando los televidentes. Igualmente, las pantallas p&uacute;blicas que se pueden encontrar en los grandes centros comerciales, pueden usar mecanismos alternos como c&aacute;maras especializadas en el registro de las visitas de los transe&uacute;ntes &#91;68-70&#93;. Un modelo de cooperaci&oacute;n Smart TV - Smartphone, no s&oacute;lo ofrece la posibilidad de replicar algunas de las estrategias de medici&oacute;n de los modelos online (conteo de clics o seguimiento a los contenidos de inter&eacute;s del usuario), sino que tambi&eacute;n ampl&iacute;a sus potencialidades para los mismos usuarios a trav&eacute;s de mecanismos de interacci&oacute;n que les permita realizar comentarios sobre los productos en un contexto social o hacer el seguimiento a sus propias preferencias gracias a la informaci&oacute;n disponible a trav&eacute;s del TV o el Smartphone; esta interacci&oacute;n podr&iacute;a ser seguida por las compa&ntilde;&iacute;as con fines de medici&oacute;n &#91;13&#93;, &#91;6&#93;.</p>      <p><b>3.3. GESTI&Oacute;N DE PRIVACIDAD CON FINES PUBLICITARIOS</b></p>      <p>Sin lugar a dudas, la privacidad de los usuarios al momento de acceder a la informaci&oacute;n de sus perfiles o incluso del contexto en el cual se encuentran con el &aacute;nimo de fortalecer el impacto de los anuncios publicitarios, no s&oacute;lo es un aspecto cr&iacute;tico en los entornos de publicidad ubicua, sino que ha sido su verdadero tal&oacute;n de Aquiles. Algunos estudios, han encontrado que un buen porcentaje de usuarios rechaza la idea de ser rastreados con fines publicitarios Turow &#91;71&#93;, a&uacute;n cuando esto signifique obtener ofertas m&aacute;s personalizadas &#91;7274&#93;. Recientemente, redes sociales como Facebook son cuestionadas por el uso que pueda darse a la informaci&oacute;n que se encuentra en su poder y reiteradamente se persuade a sus gestores para que revisen las pol&iacute;ticas al respecto, lo cual refleja la preocupaci&oacute;n y la importancia que dan los usuarios a la privacidad de su informaci&oacute;n Coursey &#91;75&#93;. Aproximaciones similares son usadas por gigantes de la industria como Apple, Google o Microsoft en cuanto a la gesti&oacute;n de anuncios y aunque existen algunas soluciones para el manejo de cookies y alternativas de rastreo en general, &eacute;stas usualmente requieren un an&aacute;lisis detallado de la relaci&oacute;n costo/ beneficio Freudiger &#91;76&#93;.</p>      <p>Como antecedentes, en el 2009 la Comisi&oacute;n Federal de Comercio - FTC (US. Federal Trade Comission) emiti&oacute; algunas gu&iacute;as auto regulatorias para el comportamiento de la publicidad online FTC &#91;72&#93;, como un esfuerzo para proteger la privacidad del consumidor en ausencia de una legislaci&oacute;n m&aacute;s estricta Boucher &#91;77&#93;. En el mismo sentido, la Asociaci&oacute;n Internacional para el Comercio al por Menor - POPAI (Point of Purchase Association International), liber&oacute; en el 2010 la primera versi&oacute;n de un conjunto de lineamientos de privacidad para el caso espec&iacute;fico de se&ntilde;alizaci&oacute;n digital Smith &#91;78&#93;; aunque el c&oacute;digo de POPAI es un punto de partida interesante para la auto-regulaci&oacute;n de la industria al respecto, realmente no articula un conjunto completo de pr&aacute;cticas de informaci&oacute;n justa ni establece un marco de trabajo estricto de privacidad para las compa&ntilde;&iacute;as dedicadas a la se&ntilde;alizaci&oacute;n digital. El lanzamiento de este tipo de iniciativas implica un mensaje claro para que las compa&ntilde;&iacute;as y agencias de publicidad incorporen la gesti&oacute;n de privacidad en sus modelos actuales de negocio y de gesti&oacute;n de informaci&oacute;n; en la pr&aacute;ctica, puede ser menos costoso integrar los controles de privacidad sobre tecnolog&iacute;as emergentes como en el caso de la publicidad ubicua que hacerlo sobre sistemas existentes y consolidados Geiger &#91;79&#93;.</p>      <p>Por otro lado, algunos trabajos han planteado soluciones aplicables a contextos de publicidad ubicua orientados principalmente a tel&eacute;fonos m&oacute;viles. Adnostic Toubiana et al &#91;80&#93; y Privad Guha et al &#91;81&#93;, han dise&ntilde;ado sistemas dirigidos a los navegadores para descargar los anuncios relevantes de forma offline y desplegarlos en momentos apropiados; Komulainen et al &#91;82&#93; ha propuesto un sistema de privacidad basado en permisos, en el cual la informaci&oacute;n del perfil es proporcionada por el consumidor y actualizada en la base de datos central; igualmente, la arquitectura del sistema MobiAd propuesta en Haddadi et al &#91;83&#93;, considera un marco de referencia b&aacute;sico para la gesti&oacute;n de privacidad en entornos de telefon&iacute;a m&oacute;vil, en el cual persisten los desaf&iacute;os de seguridad y privacidad inherentes a este tipo de tecnolog&iacute;a. No obstante, a&uacute;n se nota la ausencia de estudios que especifiquen claramente cu&aacute;ndo, c&oacute;mo y d&oacute;nde los consumidores est&aacute;n dispuestos a ser parte de la publicidad m&oacute;vil. Al respecto, una reflexi&oacute;n interesante, es que se ha encontrado que aunque la privacidad es una preocupaci&oacute;n generalizada para la mayor&iacute;a de los usuarios, &eacute;sta podr&iacute;a ser potencialmente compensada monetariamente o a trav&eacute;s del valor percibido por la oferta Haddadi et al &#91;6&#93;. En un momento dado, un almac&eacute;n de ropa por ejemplo, puede ofrecer cupones de descuento en la pr&oacute;xima compra de los usuarios a cambio del acceso a mayor informaci&oacute;n sobre su perfil personal.</p>      <p>En otro contexto, Geiger &#91;79&#93; plantea algunas consideraciones para la gesti&oacute;n de privacidad en entornos de se&ntilde;alizaci&oacute;n digital basadas en pr&aacute;cticas de informaci&oacute;n justa (FIP), que buscan ofrecer una gu&iacute;a para las compa&ntilde;&iacute;as en cuanto al tratamiento de la informaci&oacute;n de los usuarios. En este sentido, Carolis &#91;40&#93; propone una aproximaci&oacute;n para dirigir recomendaciones a un grupo de usuarios usando una pantalla no interactiva, a partir de los modelos individuales de los miembros que componen el grupo; en el contexto de la se&ntilde;alizaci&oacute;n digital, el ofrecimiento de anuncios publicitarios a grupos de personas m&aacute;s que a individuos particulares, puede constituir una ventaja en t&eacute;rminos de la protecci&oacute;n a la privacidad. Desde este punto de vista, el modelo de Smart TV sugiere un esquema de interacci&oacute;n enriquecido que podr&iacute;a contribuir en gran medida en dicha protecci&oacute;n, si se tiene en cuenta que la informaci&oacute;n personalizada nunca ser&aacute; p&uacute;blica gracias a la posibilidad de extender el contenido a las pantallas de los Smartphones de los usuarios. En ese orden de ideas, el desarrollo de sistemas que desplieguen contenido publicitario de prop&oacute;sito m&aacute;s general en pantallas p&uacute;blicas, al tiempo que entregan anuncios m&aacute;s personalizados en el dispositivo m&oacute;vil, es una interesante l&iacute;nea de investigaci&oacute;n.</p>      <p><b>3.4. PUBLICIDAD SOCIAL</b></p>      <p>Sin lugar a dudas, las redes sociales juegan un rol importante en la vida cotidiana de las personas en la actualidad. Desde el punto de vista de la publicidad, el inter&eacute;s de los comerciantes en las redes sociales radica principalmente en la posibilidad de facilitar a los consumidores una discusi&oacute;n m&aacute;s abierta sobre sus productos, una forma moderna de la modalidad &ldquo;de boca en boca&rdquo; (Word-of-mouth - WOM), la cual ha sido reconocida como una de las fuentes m&aacute;s influyentes en la transmisi&oacute;n de informaci&oacute;n desde los inicios de la sociedad humana Duan et al &#91;84&#93;. En este sentido, un principio b&aacute;sico que gu&iacute;a las investigaciones en esta l&iacute;nea es que se ha demostrado que los consumidores prefieren reunir informaci&oacute;n sobre sus compras potenciales a trav&eacute;s de amigos o comunidades virtuales &#91;85-86&#93;; se estima que 6 de cada 10 adultos en los Estados Unidos han realizado alg&uacute;n tipo de investigaci&oacute;n online sobre los productos y servicios que compran y cerca de un 25% han publicado comentarios o revisiones sobre sus compras Jasen &#91;87&#93;. En el contexto de las redes sociales, los usuarios tienen acceso a la publicidad y la informaci&oacute;n de los vendedores b&aacute;sicamente de dos maneras: a trav&eacute;s de los anuncios en los sitios o las p&aacute;ginas de fidelidad a la marca (fan pages), lo cual facilita una comunicaci&oacute;n m&aacute;s directa entre oferentes y compradores.</p>      <p>Desde el punto de vista de la publicidad ubicua, es posible afirmar que existen dos grandes corrientes de investigaci&oacute;n que resulta interesante abordar: en primera instancia, el enriquecimiento de los anuncios publicitarios a partir de la interacci&oacute;n social y en segunda instancia, el apoyo de la interacci&oacute;n en las redes sociales a los sistemas de recomendaciones que usan filtros basados en comunidad. Con respecto a la primera aproximaci&oacute;n, algunos trabajos plantean la inclusi&oacute;n de nuevos tipos de avisos publicitarios que incluyen comentarios generados por los usuarios Ranganathan et al &#91;13&#93;; as&iacute; mismo, el potencial que ofrecen redes como Gowalla, Foursquare y Facebook Places para brindar informaci&oacute;n de localizaci&oacute;n ha llamado la atenci&oacute;n de otros investigadores: por ejemplo, &#91;88-89&#93; plantean la entrega de cupones o est&iacute;mulos a los miembros que se registran en la localizaci&oacute;n de un tienda espec&iacute;fica y Grove &#91;90&#93; ofrece est&iacute;mulos similares a los usuarios de Foursquare que realizan visitas con m&aacute;s frecuencia.</p>      <p>De otro lado, otro campo de investigaci&oacute;n f&eacute;rtil en este contexto est&aacute; relacionado con la posibilidad de llevar las redes sociales a los escenarios de se&ntilde;alizaci&oacute;n digital; la posibilidad de incluir comentarios (quotes) de Facebook sobre una marca en particular en una pantalla p&uacute;blica por ejemplo, constituye un escenario de motivaci&oacute;n para este tipo de trabajos. Al respecto, Spiegler et al &#91;91&#93; plantea un caso de estudio para el despliegue de comentarios de redes sociales en pantallas p&uacute;blicas de peque&ntilde;as tiendas en Suiza; una interesante conclusi&oacute;n de este trabajo es que la capacidad de los clientes para procesar est&iacute;mulos textuales en un ambiente de compra es limitada, luego el uso de la informaci&oacute;n de redes sociales debe examinarse con cuidado en este tipo de entornos. En este sentido, las investigaciones sugieren que debido a la naturaleza de las interacciones en las redes sociales, la puntualidad del contenido es un aspecto crucial; la informaci&oacute;n requiere ser digerida, interpretada y consumida en el menor tiempo posible, puesto que retardos excesivos pueden invalidar el contexto Ferdinando et al &#91;92&#93;.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Por otro lado, el uso de redes sociales para mejorar la efectividad de las recomendaciones es otro campo de investigaci&oacute;n atractivo pero a&uacute;n incipiente. Como se dijo anteriormente, la evidencia sugiere que las personas conf&iacute;an m&aacute;s en las recomendaciones de sus amigos que en las recomendaciones similares de individuos an&oacute;nimos, lo cual constituye el principio b&aacute;sico de esta aproximaci&oacute;n Sinha et al &#91;93&#93;. En este tipo de sistemas, la recomendaci&oacute;n est&aacute; basada en los ratings proporcionados por los amigos del usuario, aunque recientemente se ha considerado tambi&eacute;n las relaciones e interacciones sociales de los usuarios en la adquisici&oacute;n de datos Ricci et al &#91;94&#93;. Dada la naciente exploraci&oacute;n que se tiene en este campo, los resultados de las investigaciones son a&uacute;n diversos. &#91;2526&#93; reportan que las recomendaciones basadas en redes sociales no son m&aacute;s precisas que las derivadas a partir de los filtros colaborativos cl&aacute;sicos, excepto en casos especiales donde los ratings de los usuarios para un &iacute;tem espec&iacute;fico son altamente controversiales, o cuando se usan como alternativa para solucionar los inconvenientes asociados a los &ldquo;usuarios&rdquo; o &ldquo;&iacute;tems&rdquo; nuevos (cold start). Otros trabajos han demostrado que en algunos casos, la adici&oacute;n de datos sociales a los sistemas tradicionales mejora los resultados de las recomendaciones con respecto a los datos de similitud de perfiles &#91;95-96&#93;.</p>      <p>Recientemente, un ingrediente adicional se ha sumado a las investigaciones en este contexto: las redes de confianza; en t&eacute;rminos simples, este concepto se refiere a una red social que expresa qu&eacute; tanto conf&iacute;an los miembros de una comunidad entre s&iacute;. Algunos ejemplos de esta aproximaci&oacute;n pueden evidenciarse en la red social Goldbeck&rsquo;s Film Trust o EOpinions.com Golbeck &#91;25&#93;, las cuales mantienen una red de confianza al indagar en los usuarios acerca de las personas en las cuales conf&iacute;an. Los sistemas de recomendaciones basados en esta t&eacute;cnica, usan el conocimiento que se origina a partir de las relaciones de confianza, para brindar recomendaciones m&aacute;s personalizadas a trav&eacute;s de operadores de propagaci&oacute;n y agregaci&oacute;n, que permiten a los usuarios recibir recomendaciones de &iacute;tems que han logrado una alta calificaci&oacute;n por parte de los usuarios en su red o a&uacute;n por las personas que hacen parte de las redes de confianza de estos individuos. Algunos trabajos relacionados pueden ser consultados en &#91;97-99&#93;. No obstante, aunque existen algunos trabajos en el contexto de la publicidad ubicua &#91;100-102&#93;, la investigaci&oacute;n a&uacute;n es incipiente, lo cual no descarta su enorme potencial, m&aacute;s si se tiene en cuenta el enriquecimiento de los mecanismos de interacci&oacute;n que se puede lograr a trav&eacute;s de un modelo de cooperaci&oacute;n Smart TV - Smartphone. As&iacute; las cosas, las recomendaciones publicitarias que se despliegan en una pantalla por ejemplo, podr&iacute;an derivarse no s&oacute;lo a partir de la similitud entre los usuarios que la observan, sino tambi&eacute;n del nivel de confianza que pueda inferirse de sus v&iacute;nculos sociales, al tiempo que reciben recomendaciones de sus amigos cercanos directamente en su tel&eacute;fono m&oacute;vil.</p>      <p><b>4. CONCLUSIONES</b></p>      <p>La publicidad ubicua marca un hito importante en la evoluci&oacute;n de los mecanismos de promoci&oacute;n que tradicionalmente se han conocido en el &aacute;rea del mercadeo. La posibilidad de enriquecer los avisos publicitarios a trav&eacute;s de la personalizaci&oacute;n, el involucramiento de la informaci&oacute;n del contexto y los mecanismos de interacci&oacute;n impl&iacute;cita a trav&eacute;s de las capacidades de los Smartphones y Smart TV modernos, son algunos de los beneficios directos de este nuevo tipo de publicidad.</p>      <p>Los sistemas de recomendaciones para publicidad ubicua, constituyen uno de los campos n&uacute;cleo de la investigaci&oacute;n que actualmente se adelanta sobre esta &aacute;rea. Espec&iacute;ficamente, la publicidad ubicua impone nuevos retos de investigaci&oacute;n relacionados con la extensi&oacute;n del espacio bidimensional Usuario x &Iacute;tem tradicional, hacia un espacio Usuario x &Iacute;tem x Contexto y la generaci&oacute;n de recomendaciones hacia entornos grupales m&aacute;s que individuales, puntualmente en escenarios de se&ntilde;alizaci&oacute;n digital (Digital Signage).</p>      <p>El naciente modelo de Smart TV promete revolucionar el concepto de la televisi&oacute;n moderna y por consiguiente el de la publicidad, si se tiene en cuenta que &eacute;ste ha sido su canal masivo por excelencia. No obstante, es de especial relevancia el potencial de Smart TV en escenarios de se&ntilde;alizaci&oacute;n digital, donde la investigaci&oacute;n a&uacute;n es incipiente. La mayor&iacute;a de los trabajos relacionados se han enfocado en la capacidad de interacci&oacute;n con pantallas p&uacute;blicas a trav&eacute;s de tecnolog&iacute;as como Bluetooth o NFC, lo cual sugiere un campo f&eacute;rtil de investigaci&oacute;n en nuevos mecanismos y middleware de interacci&oacute;n que tome ventaja de las capacidades de Smart TV, no s&oacute;lo para enriquecer la promoci&oacute;n como tal, sino tambi&eacute;n para incorporar nuevos modelos de medidas de audiencia.</p>      <p>La privacidad es sin lugar a dudas uno de los talones de Aquiles de la publicidad ubicua y por lo tanto un campo de investigaci&oacute;n relevante, que de hecho abarca aspectos legales que rebasan los aspectos meramente t&eacute;cnicos y en el que comienzan a darse algunas iniciativas para fijar reglas claras al respecto. En t&eacute;rminos generales, los antecedentes sugieren que los usuarios est&aacute;n dispuestos a permitir el acceso a la informaci&oacute;n de sus perfiles, siempre y cuando se perciba un beneficio claro que va m&aacute;s all&aacute; de la simple personalizaci&oacute;n de ofertas. De otro lado, en el contexto de la se&ntilde;alizaci&oacute;n digital, la cooperaci&oacute;n Smart TV - Smartphone ofrece una posibilidad interesante de protecci&oacute;n a la privacidad, gracias al establecimiento de perfiles grupales p&uacute;blicos y perfiles individuales privados que son explotados a trav&eacute;s de capacidades de m&uacute;ltiples pantallas (n-screen).</p>      <p> El campo de la publicidad social, se abre paso en el contexto moderno gracias a la enorme influencia de las redes sociales y un principio b&aacute;sico que establece que las personas prefieren reunir informaci&oacute;n sobre sus compras potenciales a trav&eacute;s de amigos. En este sentido, el enriquecimiento de anuncios publicitarios con informaci&oacute;n derivada de la interacci&oacute;n social, incluso en escenarios de se&ntilde;alizaci&oacute;n digital, y el apoyo que pueda agregar la din&aacute;mica de las redes sociales a la generaci&oacute;n de recomendaciones en sistemas que usan filtros basados en comunidad, son dos de las corrientes m&aacute;s fuertes de investigaci&oacute;n que se vislumbran en este campo.</p>      <p><b>AGRADECIMIENTOS</b></p>      <p>Agradecimientos especiales a la Vicerrector&iacute;a de Investigaciones de la Universidad del Cauca y al Grupo de Ingenier&iacute;a Telem&aacute;tica por el soporte brindado en el desarrollo del trabajo.</p>  <hr>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>REFERENCIAS</b></p>      <p></p>      <!-- ref --><p>&#91;1&#93; AMA - American Marketing Association. (2013). Marketing Power - American Marketing Association. Recuperado en junio de 2013, de <a href="http://www.marketingpower.com/Pages/default.aspx" target="_blank">http://www.marketingpower.com/Pages/default.aspx</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000105&pid=S0124-8170201400010000700001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;2&#93; M&uuml;ller, J., Alt, F. &amp; Michelis, D. (2011). Pervasive Advertising. Londres, Inglaterra: Springer, pp. 1-29.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000107&pid=S0124-8170201400010000700002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;3&#93; Kotler, P. &amp; Keller, K. L. (2012). Marketing management. Upper Saddle River, N.J., EE.UU.: Prentice Hall.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000109&pid=S0124-8170201400010000700003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;4&#93; Meffert, H. (2012). Marketing: Grundlagen marktorientierter Unternehmensf&uuml;hrung. Berl&iacute;n, Alemania: Gabler Verlag.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000111&pid=S0124-8170201400010000700004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;5&#93; Zaichkowsky, J. L. (1985.) Measuring the Involvement Construct. J. Consum. Res., 12(3), pp. 341-352.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000113&pid=S0124-8170201400010000700005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;6&#93; Haddadi, H.; Hui, P.; Henderson, T. &amp; Brown, I. (2011). Targeted Advertising on the Handset: Privacy and Security Challenges. En M&uuml;ller, J., Alt, F., &amp; Michelis, D., (Eds.). Pervasive Advertising (119-137). Londres, Inglaterra: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000115&pid=S0124-8170201400010000700006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;7&#93; Stalder, U. (2011). Digital Out-of-Home Media: Means and Effects of Digital Media in Public Space. En M&uuml;ller, J., Alt, F., &amp; Michelis, D., (Eds.). Pervasive Advertising (31-56). Londres, Inglaterra: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000117&pid=S0124-8170201400010000700007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;8&#93; Rui, J. &amp; Cardoso, J.C.S. (2011). Opportunities and Challenges of Interactive Public Displays as an Advertising Medium. En M&uuml;ller, J., Alt, F., &amp; Michelis, D., (Eds.). Pervasive Advertising (139-157). Londres, Inglaterra: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000119&pid=S0124-8170201400010000700008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;9&#93; Jewett, F. (2011). Why Smart TV is the next big thing. Recuperado en junio de 2013, de <a href="http://www.uievolution.com/mobileconnect/Mobile_Connect_June_2011" target="_blank">http://www.uievolution.com/mobileconnect/Mobile_Connect_June_2011.pdf</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000121&pid=S0124-8170201400010000700009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;10&#93; M&uuml;ller, J., Alt, F. &amp; Michelis, D. (2011). Pervasive Advertising. Londres, Inglaterra: Springer, pp. 1-29.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000123&pid=S0124-8170201400010000700010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;11&#93; Weiser, M. (1999). The computer for the 21st century. Sigmobile Mob Comput Commun Rev, 3(3), pp. 3-11.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000125&pid=S0124-8170201400010000700011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;12&#93; Boll, S., Schmidt, A., Kern, D., Streng, S., &amp; Holleis, P. (2008). Magic Beyond the Screen. Ieee Multimed., 15(4), pp. 8-13.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000127&pid=S0124-8170201400010000700012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;13&#93; Ranganathan, A. &amp; Campbell, R. H. (2002). Advertising in a pervasive computing environment. En Proceedings of the 2nd international workshop on Mobile commerce. New York, NY, EE.UU, pp. 10-14.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000129&pid=S0124-8170201400010000700013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;14&#93; Fogg, B. J. (diciembre, 2002). Persuasive technology: using computers to change what we think and do. Ubiquity, 2002(12), pp. 89-120.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000131&pid=S0124-8170201400010000700014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;15&#93; Otero, N. &amp; Rui, J. (2009). Worth and Human Values at the Centre of Designing Situated Digital Public Displays. Int J Adv Pervasive Ubiquitous Comput, 1(4), pp. 1-13.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000133&pid=S0124-8170201400010000700015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;16&#93; Ashton, W. B. (1997). Keeping abreast of science and technology: technical intelligence for business. Columbus, OH, EE.UU.: Battelle Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000135&pid=S0124-8170201400010000700016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;17&#93; Matheo-Software. (2013). Matheo Analyzer. Recuperado en enero de 2013, de <a href="http://www.matheo-software.com/es/productos/matheo-analyzer.html" target="_blank">http://www.matheo-software.com/es/productos/matheo-analyzer.html</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000137&pid=S0124-8170201400010000700017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;18&#93; Harzing A-W. (2013). Publish or Perish. Recuperado en enero de 2013, de <a href="http://www.harzing.com/pop.htm" target="_blank">http://www.harzing.com/pop.htm</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000139&pid=S0124-8170201400010000700018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;19&#93; Mahmood, T. &amp; Ricci, F. (2009). Improving recommender systems with adaptive conversational strategies. En Proceedings of the 20th ACM conference on Hypertext and hypermedia. Nueva York, NY, EE.UU., pp. 73-82.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000141&pid=S0124-8170201400010000700019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;20&#93; Resnick, P. &amp; Varian, H. R. (1997). Recommender systems. Commun Acm, 40(3), pp. 56-58.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000143&pid=S0124-8170201400010000700020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;21&#93; Burke, R. (2007). Hybrid Web Recommender Systems. En Brusilovsky, P., Kobsa, A. &amp; Nejdl, W. (Eds.). The Adaptive Web (377-408). Berl&iacute;n, Alemania: Springer&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000145&pid=S0124-8170201400010000700021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>&#91;22&#93; Ricci, F. (2011). Recommender systems handbook. Nueva York, NY, EE.UU.: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000146&pid=S0124-8170201400010000700022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;23&#93; Rashid, A. M., Albert, I., Cosley, D., Lam, S. K., McNee, S. M., Konstan, J. A. &amp; Riedl, J. (2002). Getting to know you: learning new user preferences in recommender systems. En Proceedings of the 7th international conference on Intelligent user interfaces. Nueva York, NY, EE.UU., pp. 127-134.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000148&pid=S0124-8170201400010000700023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;24&#93; Yu, K., Schwaighofer, A., Tresp, V., Xu, X. &amp; Kriegel, H.P. (2004). Probabilistic memory-based collaborative filtering. Ieee Trans. Knowl. Data Eng., 16(1), pp. 56-69.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000150&pid=S0124-8170201400010000700024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;25&#93; Golbeck, J. (2006). Generating predictive movie recommendations from trust in social networks. En Proceedings of the 4th international conference on Trust Management. Berl&iacute;n, Alemania, pp. 93-104.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000152&pid=S0124-8170201400010000700025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;26&#93; Massa, P. &amp; Avesani, P. (2004). Trust-Aware Collaborative Filtering for Recommender Systems. En Meersman, R. &amp; Tari, Z. (Eds.). On the Move to Meaningful Internet Systems 2004: CoopIS, DOA, and ODBASE (492-508). Berl&iacute;n, Alemania: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000154&pid=S0124-8170201400010000700026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;27&#93; Pazzani, M. J. (diciembre, 1999). A Framework for Collaborative, Content-Based and Demographic Filtering. Artif. Intell. Rev., 13(5-6), pp. 393-408.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000156&pid=S0124-8170201400010000700027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;28&#93; Huang, Z., Chen, H. &amp; Zeng, D. (enero, 2004). Applying associative retrieval techniques to alleviate the sparsity problem in collaborative filtering. Acm Trans Inf Syst, 22(1), pp. 116-142.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000158&pid=S0124-8170201400010000700028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;29&#93; Symeonidis, P. (2008). Contentbased Dimensionality Reduction for Recommender Systems. En Preisach, C., Burkhardt, P.D.H., Schmidt-Thieme, P.D.L. &amp; Decker, P.D.R. (Eds.). Data Analysis, Machine Learning and Applications (619-626). Berl&iacute;n, Alemania: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000160&pid=S0124-8170201400010000700029&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;30&#93; Billsus, D. &amp; Pazzani, M. J. (1998). Learning Collaborative Information Filters. En Proceedings of the Fifteenth International Conference on Machine Learning. San Francisco, CA, EE.UU., pp. 46-54.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000162&pid=S0124-8170201400010000700030&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;31&#93; Balabanovi&#263;, M. &amp; Shoham, Y. (1997). Fab: content-based, collaborative recommendation. Commun Acm, 40(3), pp. 66-72.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000164&pid=S0124-8170201400010000700031&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <p>&#91;32&#93; Basu, C., Hirsh, H., &amp; Cohen W. (1998). &ldquo;Recommendation as classification: using social and content-based information in recommendation. En Proceedings of the fifteenth national/tenth conference on Artificial intelligence/Innovative applications of artificial intelligence. Menlo Park, CA, EE.UU., pp. 714-720.</p>      <!-- ref --><p>&#91;33&#93; Li, Q. &amp; Kim, B.M. (2003). An approach for combining content-based and collaborative filters. 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Berl&iacute;n, Alemania: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000171&pid=S0124-8170201400010000700035&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;36&#93; Rongfei, J., Maozhong, J., &amp; Chao, L. (2010). A new clustering method for collaborative filtering. En 2010 International Conference on Networking and Information Technology (ICNIT), pp. 488-492.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000173&pid=S0124-8170201400010000700036&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;37&#93; Kuflik, T., Berkovsky, S., Carmagnola, F., Heckmann, D. &amp; Kr&uuml;ger, A. (2009). Advances in Ubiquitous User Modelling: Revised Selected Papers. Berl&iacute;n, Alemania: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000175&pid=S0124-8170201400010000700037&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;38&#93; Heckmann, D. &amp; Krueger, A. (2003). A User Modeling Markup Language (UserML) for Ubiquitous Computing. En Brusilovsky, P., Corbett, A. &amp; de Rosis, F. (Eds.). User Modeling 2003 (393-397). Berl&iacute;n, Alemania: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000177&pid=S0124-8170201400010000700038&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;39&#93; Hussein, T., Linder, T., Gaulke, W., &amp; Ziegler, J. (2010). A Framework and an Architecture for Context-Aware Group Recommendations. En Kolfschoten, G., Herrmann, T. &amp; Lukosch, S. (Eds.). Collaboration and Technology (121- 128). Berl&iacute;n, Alemania: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000179&pid=S0124-8170201400010000700039&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;40&#93; Carolis, B. D. (2011). Adapting News and Advertisements to Groups. En Pervasive Advertising, J. M&uuml;ller, F. Alt, and D. Michelis, Eds. Springer London, pp. 227-246.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000181&pid=S0124-8170201400010000700040&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&#91;41&#93; Partridge K. and Begole B., (2011) &ldquo;Activity-Based Advertising,&rdquo; En M&uuml;ller, J., Alt, F., &amp; Michelis, D., (Eds.). Pervasive Advertising (83-101). Londres, Inglaterra: Springer.</p>      <!-- ref --><p>&#91;42&#93; Masthoff, J. (febrero, 2004). Group Modeling: Selecting a Sequence of Television Items to Suit a Group of Viewers. User Model. User-Adapt. Interact., 14(1), pp. 37-85.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000184&pid=S0124-8170201400010000700042&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;43&#93; Jameson, A. (2004). More than the sum of its members: challenges for group recommender systems. En Proceedings of the working conference on Advanced visual interfaces, Nueva York, NY, EE.UU., pp. 48-54.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000186&pid=S0124-8170201400010000700043&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;44&#93; Santos, R., Marreiros, G., Ramos, C., Neves, J. &amp; Bulas-Cruz, J. (2006). Multiagent Approach for Ubiquitous Group Decision Support Involving Emotions. En Ma, J., Jin, H., Yang, L.T. &amp; Tsai, J.J.P. (Eds.). Ubiquitous Intelligence and Computing (1174-1185). Berl&iacute;n, Alemania: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000188&pid=S0124-8170201400010000700044&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <p>&#91;45&#93; O&rsquo;Connor, M., Cosley, D., Konstan, J.A. &amp; Riedl, J. (2002). PolyLens: A Recommender System for Groups of Users. En Prinz, W., Jarke, M., Rogers, Y., Schmidt, K. &amp; Wulf, V. (Eds.). ECSCW 2001 (199-218). Pa&iacute;ses Bajos: Springer.</p>      <!-- ref --><p>&#91;46&#93; McCarthy, J.F. &amp; Anagnost, T.D. (1998). MusicFX: an arbiter of group preferences for computer supported collaborative workouts. Proceedings of the 1998 ACM conference on Computer supported cooperative work, Nueva York, NY, EE.UU., pp. 363-372.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000191&pid=S0124-8170201400010000700046&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;47&#93; Kabassi, K. (febrero, 2010). Personalizing recommendations for tourists. Telematics Informatics, 27(1), pp. 51-66.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000193&pid=S0124-8170201400010000700047&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;48&#93; Ardissono, L., Goy, A., Petrone, G., Segnan, M. &amp; Torasso, P. (2003). Intrigue: Personalized recommendation of tourist attractions for desktop and hand held devices. Appl. Artif. Intell., 17(8-9), pp. 687-714.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000195&pid=S0124-8170201400010000700048&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;49&#93; Kim, J.K., Kim, H.K., Oh, H.Y. &amp; Ryu, Y.U. (2010). A group recommendation system for online communities. Int. J. Inf. Manag., 30(3), pp. 212-219.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000197&pid=S0124-8170201400010000700049&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;50&#93; Christensen, I.A. &amp; Schiaffino S. (2011). Entertainment recommender systems for group of users. Expert Syst. Appl., 38(11), pp. 14127-14135.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000199&pid=S0124-8170201400010000700050&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;51&#93; Crossen, A., Budzik, J. &amp; K. Hammond, J. (2002). Flytrap: intelligent group music recommendation. Proceedings of the 7th international conference on Intelligent user interfaces, Nueva York, NY, EE.UU., pp. 184-185.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000201&pid=S0124-8170201400010000700051&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;52&#93; Chao, D. L., Balthrop, J. &amp; Forrest, S. (2005). Adaptive radio: achieving consensus using negative preferences. Proceedings of the 2005 international ACM SIGGROUP conference on Supporting group work, Nueva York, NY, EE.UU., pp. 120-123.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000203&pid=S0124-8170201400010000700052&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;53&#93; Mahout. (2013). Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining. Recuperado el 5 de julio de 2013, de http://mahout.apache.org/.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000205&pid=S0124-8170201400010000700053&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;54&#93; Ekstrand, M.D., Ludwig, M., Kolb, J. &amp; Riedl, J.T. (2011). LensKit: a modular recommender framework. Proceedings of the fifth ACM conference on Recommender systems, Nueva York, NY, EE.UU., pp. 349-350.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000207&pid=S0124-8170201400010000700054&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;55&#93; Weka. (2013). Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java. Recuperado el 5 de julio de 2013, de <a href="http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/" target="_blank">http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000209&pid=S0124-8170201400010000700055&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;56&#93; MOVL. (2013). MOVL. Recuperado el 5 de julio de 2013, de <a href="http://movl.com/" target="_blank">http://movl.com/</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000211&pid=S0124-8170201400010000700056&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p>&#91;57&#93; Zeebox. (2013). Zeebox - Get the free app. Recuperado el 5 de julio de 2013, de <a href="http://zeebox.com/" target="_blank">http://zeebox.com/</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000213&pid=S0124-8170201400010000700057&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;58&#93; Yoon, C., Um, T. &amp; Lee, H. (2012). Classification of N-Screen Services and its standardization. 2012 14th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), pp. 597-602.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000215&pid=S0124-8170201400010000700058&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;59&#93; Holleis, P., Broll, G. &amp; B&ouml;hm, S. (2010). Advertising with NFC. Workshop on Pervasive Advertising and Shopping, in conjunction with the 8th International Conference on Pervasive Computing (Pervasive 2010), Helsinki, Finlandia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000217&pid=S0124-8170201400010000700059&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;60&#93; Rui, J., Otero, N., Izadi, S. &amp; Harper, R. (2008). Instant Places: Using Bluetooth for Situated Interaction in Public Displays. Ieee Pervasive Comput., 7(4), pp. 52-57.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000219&pid=S0124-8170201400010000700060&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <p>&#91;61&#93; Mahato, H., Kern, D., Holleis, P. &amp; Schmidt, A. (2008). Implicit personalization of public environments using bluetooth. CHI &rsquo;08 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, Nueva York, NY, EE.UU., pp. 3093-3098.</p>      <!-- ref --><p>&#91;62&#93; Strohbach, M., Bauer, M., Martin, M. &amp; Hebgen, B. (2011). Managing Advertising Context. En M&uuml;ller, J., Alt, F., &amp; Michelis, D., (Eds.). Pervasive Advertising (185- 205). Londres, Inglaterra: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000222&pid=S0124-8170201400010000700062&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;63&#93; Nguyen, Q.N. &amp; Hoang P.M. (2010). Push delivery of product promotion advertisements to mobile users. Proceedings of the Pervasive Advertising and Shopping 2010 Workshop, Helsinki, Finlandia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000224&pid=S0124-8170201400010000700063&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;64&#93; Otero, N. &amp; Rui, J. (2009). Worth and Human Values at the Centre of Designing Situated Digital Public Displays. Int. J. Adv. Pervasive Ubiquitous Comput., 1(4), pp. 1-13, 34.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000226&pid=S0124-8170201400010000700064&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;65&#93; Santos, P., Ribeiro, F.R. &amp; Metrolho, J. (2012). Using pervasive computing technologies to deliver personal and public ads in public spaces. 2012 7th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), pp. 1-6.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000228&pid=S0124-8170201400010000700065&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;66&#93; Michelis, D. &amp; Send, H. (2009). Engaging Passers-by with Interactive Screens-A Marketing Perspective. GI Jahrestagung, pp. 3875-3881.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000230&pid=S0124-8170201400010000700066&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;67&#93; Kaasinen, A. &amp; Yoon, Y.I. (2012). Mobile advertising model in N-Screen environment for CSCW. 2012 7th International Conference on Computing and Convergence Technology (ICCCT), pp. 140-143.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000232&pid=S0124-8170201400010000700067&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;68&#93; Rui, J. &amp; Soares, A.M. (2010). Towards new advertising models for situated displays. Proceedings of the 3rd workshop on Pervasive Advertising, Helsinki, Finlandia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000234&pid=S0124-8170201400010000700068&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;69&#93; May, M., K&ouml;rner, C., Hecker, D., Pasquier, M., Hofmann, U. &amp; Mende, F. (2009). Modelling Missing Values for Audience Measurement in Outdoor Advertising Using GPS Data. GI Jahrestagung, pp. 3993-4006.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000236&pid=S0124-8170201400010000700069&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;70&#93; Schrammel, J., Mattheiss, E., D&ouml;belt, S., Paletta, L., Almer, A. &amp; Tscheligi, M. (2011). Attentional Behavior of Users on the Move Towards Pervasive Advertising Media. En M&uuml;ller, J., Alt, F., &amp; Michelis, D., (Eds.). Pervasive Advertising (287-307). Londres, Inglaterra: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000238&pid=S0124-8170201400010000700070&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;71&#93; Turow, J., King, J., Hoofnagle, C.J., Bleakley, A. &amp; Hennessy, M. (2013). Americans Reject Tailored Advertising and Three Activities that Enable It by:: SSRN. 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<body><![CDATA[<p>&#91;78&#93; Smith, G. (2013). Taking Consumer Privacy Seriously, POPAI&rsquo;s Digital Signage Group Releases Code of Conduct. Recuperado el 7 de julio de 2013, de <a href="http://www.popai.com/2010/02/08/taking-consumer-privacy-seriouslypopais-digital-signage-group-releasescode-of-conduct/?cat_id=" target="_blank">http://www.popai.com/2010/02/08/taking-consumer-privacy-seriouslypopais-digital-signage-group-releasescode-of-conduct/?cat_id=</a>.</p>      <!-- ref --><p>&#91;79&#93; Geiger, H.L. (2011). A Standard for Digital Signage Privacy. En M&uuml;ller, J., Alt, F., &amp; Michelis, D., (Eds.). Pervasive Advertising (103-117). Londres, Inglaterra: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000254&pid=S0124-8170201400010000700079&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;80&#93; Toubiana, V., Narayanan, A., Boneh, D., Nissenbaum, H. &amp; Barocas, S. (febrero, 2010). Adnostic: Privacy Preserving Targeted Advertising. NDSS.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000256&pid=S0124-8170201400010000700080&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;81&#93; Guha, S., Reznichenko, A., Tang, K., Haddadi, H. &amp; Francis, P. (2009). Serving Ads from localhost for Performance, Privacy, and Profit. HotNets.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000258&pid=S0124-8170201400010000700081&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <p>&#91;82&#93; Komulainen, H., Ristola, A. &amp; Still, J. (2006). Mobile advertising in the eyes of retailers and consumers - empirical evidence from a real-life experiment. International Conference on Mobile Business. ICMB &rsquo;06, pp. 37-37.</p>      <!-- ref --><p>&#91;83&#93; Haddadi, H., Hui, P. &amp; Brown, I. (2010). MobiAd: private and scalable mobile advertising. Proceedings of the fifth ACM international workshop on Mobility in the evolving internet architecture, Nueva York, NY, EE.UU., pp. 33-38.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000261&pid=S0124-8170201400010000700083&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&#91;84&#93; Duan, W., Gu, B. &amp; Whinston, A. B. (2008). The dynamics of online word-ofmouth and product sales&mdash;An empirical investigation of the movie industry. J. Retail., 84(2), pp. 233-242.</p>      <p>&#91;85&#93; Wang, M.C.H., Wang E.S.T., Cheng, J.M.S. &amp; Chen, A.F.L. (2009). Information quality, online community and trust: a study of antecedents to shoppers&rsquo; website loyalty. Int. J. Electron. Mark. Retail., 2(3), pp. 203-219.</p>      <!-- ref --><p>&#91;86&#93; Jepsen, A.L. (2006). Information Search in Virtual Communities: Is it Replacing Use	of	Off&#8208;Line	Communication?.	J.	Mark. 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Londres, Inglaterra: Springer.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000274&pid=S0124-8170201400010000700091&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;92&#93; Ferdinando, A.Di., Rosi, A., Lent, R., Manzalini, A. &amp; Zambonelli, F. (2009). MyAds: A system for adaptive pervasive advertisements. Pervasive Mob. Comput., 5(5), pp. 385-401.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000276&pid=S0124-8170201400010000700092&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;93&#93; Sinha, R.R. &amp; Swearingen, K. (2001). Comparing Recommendations Made by Online Systems and Friends. DELOS workshop: personalisation and recommender systems in digital libraries, vol. 106.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000278&pid=S0124-8170201400010000700093&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;94&#93; Ricci, F., Rokach, L. &amp; Shapira, B. (2011). Introduction to Recommender Systems Handbook. En Ricci, F., Rokach, L., Shapira, B. &amp; Kantor, P.B. (Eds.). Recommender Systems Handbook. 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