{"id":8069,"date":"2013-05-23T10:00:00","date_gmt":"2013-05-23T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/networks.imdea.org\/la-revolucion-del-contenido-social-en-internet\/"},"modified":"2021-01-15T16:06:12","modified_gmt":"2021-01-15T15:06:12","slug":"la-revolucion-del-contenido-social-en-internet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/networks.imdea.org\/es\/la-revolucion-del-contenido-social-en-internet\/","title":{"rendered":"La Revoluci\u00f3n del contenido social en Internet"},"content":{"rendered":"

Autores: <\/strong><\/p>\n

Joerg Widmer (Institute IMDEA Networks), <\/small>Foivos Michelinakis (Institute IMDEA Networks), <\/small>Rub\u00e9n Cuevas (Universidad Carlos III de Madrid)<\/small><\/div>\n
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\u200b\u200bDesde la popularizaci\u00f3n a gran escala de la \u201cWorld Wide Web\u201d, y hasta hace muy poco tiempo, el consumo de contenidos multimedia a trav\u00e9s de Internet ha venido siguiendo un modelo muy simple. Un usuario utilizaba su PC para conectarse a un servidor y navegar hasta la p\u00e1gina correspondiente o descargarse el contenido disponible en ese mismo servidor. Sin embargo, en los \u00faltimos a\u00f1os, nuevos dispositivos y tecnolog\u00edas emergentes han alterado este mecanismo tradicional de descubrimiento y distribuci\u00f3n de contenidos multimedia. El enorme crecimiento de popularidad de las redes sociales online, las redes de distribuci\u00f3n de contenidos (CDNs), las webs para compartir v\u00eddeos, los dispositivos port\u00e1tiles con capacidades multimedia, el acceso a redes 4G\/3G de alta velocidad, y, por \u00faltimo, las aplicaciones de conectividad entre iguales (\u201cpeer-to-peer\u201d o P2P), han alterado radicalmente el paradigma tradicional de diseminaci\u00f3n de contenidos desde un nodo centralizado para orientarlo hacia un modelo m\u00e1s distribuido, que a menudo utiliza de manera intensiva las tecnolog\u00edas inal\u00e1mbricas.<\/p>\n

Internet se ha transformado en un medio fundamental para acceder a contenidos multimedia. Una de las \u00faltimas tendencias en este \u00e1mbito es la explosi\u00f3n en el tr\u00e1fico mundial de Internet, debida principalmente al aumento en el tr\u00e1fico de v\u00eddeo. Como consecuencia de ello, los proveedores de acceso a Internet est\u00e1n asumiendo enormes costes derivados de la ampliaci\u00f3n de sus redes y del tr\u00e1fico necesario para atender las demandas de sus clientes. Para hacer frente a este desaf\u00edo, los investigadores est\u00e1n trabajando en el desarrollo de t\u00e9cnicas que permitan reducir el tr\u00e1fico o distribuirlo de una manera m\u00e1s uniforme a lo largo del d\u00eda, con objeto de atenuar los picos de demanda. El concepto clave sobre el que se basa esta t\u00e9cnica de adaptaci\u00f3n del tr\u00e1fico es que una parte de ese tr\u00e1fico puede predecirse con una exactitud bastante razonable, por lo que es posible capturarlo con antelaci\u00f3n en un momento en el que su impacto sobre la red sea m\u00ednimo.<\/p>\n

En la actualidad, una proporci\u00f3n considerable del contenido es descubierta por los usuarios a trav\u00e9s de redes sociales como Facebook o Twitter, por medio de recomendaciones y acciones de compartir contenidos. La separaci\u00f3n entre el descubrimiento del contenido (a trav\u00e9s de las redes sociales) y su distribuci\u00f3n (mediante redes CDN comerciales, webs de compartici\u00f3n de v\u00eddeos, y \u00faltimamente tambi\u00e9n las propias redes sociales online) permite obtener informaci\u00f3n puntual acerca de las personas, los lugares y los momentos en los cuales es m\u00e1s probable que se vaya a acceder a esos contenidos. En el caso de los contenidos m\u00e1s populares, es posible obtener informaci\u00f3n con un grado de detalle extremadamente fino acerca de la localizaci\u00f3n y de la cantidad de tr\u00e1fico que cabe esperar que genere ese contenido. Adem\u00e1s, este es el \u00fanico m\u00e9todo que permite obtener algo de informaci\u00f3n acerca del consumo futuro de los contenidos menos populares. Por ejemplo, si alguien publica un determinado enlace en el muro de un usuario de una red social, lo m\u00e1s probable es que, cuando ese usuario se conecte a su cuenta, acceda a ese contenido. En el tiempo que transcurre entre la publicaci\u00f3n del enlace y el acceso del usuario a su cuenta (es decir, mientras el contenido enlazado est\u00e1 ya subido pero el usuario todav\u00eda no lo sabe), es posible capturar anticipadamente ese contenido para descargarlo en el dispositivo del usuario o en una cach\u00e9 cercana a \u00e9l.<\/p>\n

La idea fundamental del proyecto eCOUSIN<\/a> es investigar e implementar t\u00e9cnicas que permitan a) extraer y b) aprovechar la informaci\u00f3n que se encuentra en las redes sociales para optimizar la distribuci\u00f3n de contenidos y, con ello, reducir los costes para el operador, tanto en infraestructura como en operaci\u00f3n, con lo cual se conseguir\u00e1 mejorar espectacularmente la calidad de servicio global percibida subjetivamente por el usuario final (QoE, Quality of Experience)<\/em>. Pueden conseguirse grandes mejoras por lo que respecta a la diseminaci\u00f3n de los datos gracias a la predicci\u00f3n de la popularidad de los contenidos, la captura anticipada de contenidos (pre-fetching),<\/em> y\/o la provisi\u00f3n exacta de los enlaces de comunicaciones en funci\u00f3n de la demanda de ancho de banda.<\/p>\n

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\nRepresentaci\u00f3n esquem\u00e1tica de la investigaci\u00f3n del proyecto eCOUSIN<\/small><\/p>\n

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En la figura anterior podemos observar una representaci\u00f3n esquem\u00e1tica de esta idea, con una parte de la red social del usuario \u201cverde\u201d, en la que las l\u00edneas rojas representan las relaciones de amistad.<\/p>\n