Nuno Moniz

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

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

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

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

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

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

Idade? 30 anos.

– De que mais gosta na Universidade do Porto?

As condições e a qualidade de ensino que oferece para o desenvolvimento do percurso científico e académico dos seus alunos e alunas.

– De que menos gosta na Universidade do Porto?

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

– Uma ideia para melhorar a Universidade do Porto? 

Respondido na anterior.

– Como prefere passar os tempos livres?

Devorando filmes e livros, ou passeando pelo Porto.

– Um livro preferido?

Noites Brancas, Fiódor Dostoiévski.

– Um disco/músico preferido?

‘Kind of Blue’, Miles Davis

– Um prato preferido?

Goraz grelhado na brasa.

– Um filme preferido?

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

– Uma viagem de sonho? 

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

– Um objetivo de vida?

Contribuir cientificamente para resolver problemas concretos da sociedade.

– Uma inspiração? (pessoa, livro, situação…)

Os meus avós.

– Em que contexto é que o seu trabalho pode ter aplicação prática? 

Longe vão os tempos em que encontrar conteúdos na Internet poderia ser desesperante. Neste momento, não só temos sobrecarga de informação, como a quantidade e a velocidade de geração de conteúdos online cresce a cada dia. Isto cria vários problemas, tanto para utilizadores como para quem fornece conteúdos.

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

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