Coba jelasin mengadaptasi antarmuka, dari Kesadaran konteks dong

menyesuaikan kebutuhan data yang relevan dengan penerapan,

membuat interaksi pengguna menjadi implisit, atau

Sebagai contoh yaitu ponsel kontekstual bisa mengetahui bahwa saat ini sedang berada di ruang rapat, dan bahwa pengguna telah duduk. Ponsel lalu menyimpulkan bahwa pengguna sedang rapat dan menolak panggilan yang tidak penting.

Sistem sadar-konteks berkaitan dengan perolehan konteks (misalnya menggunakan sensor untuk memahami situasi), abstraksi dan pemahaman konteks (misalnya mencocokkan stimulus sensorik yang diterima), dan tanggapan berdasarkan konteks yang dikenali (misalnya memicu aksi berbasis konteks). Karena aktivitas dan lokasi pengguna sangat penting dalam banyak penerapan, kesadaran konteks difokuskan lebih dalam di bidang penelitian kesadaran lokasi dan pengenalan aktivitas.

Kesadaran konteks dianggap sebagai teknologi yang memungkinkan berkembangnya sistem komputasi ubikuitas. Selain itu kesadaran konteks digunakan untuk merancang antarmuka yang inovatif dan sering digunakan sebagai bagian dari komputasi ubikuitas yang mudah digunakan. Hal ini juga dimulai di internet dengan munculnya mesin pencari hibrid. Schmidt, Beigl & Gellersen mendefinisikan faktor manusia dan lingkungan fisik sebagai dua aspek penting dalam ilmu komputer.

Telah banyak usaha dilakukan untuk mempermudah distribusi informasi konteks; Bellavista, Corradi, Survei Fanelli & Foschini  melakukan survei pada beberapa solusi perangkat tengah (midware) yang dirancang secara transparan untuk mengimplementasikan manajemen konteks dan penyediaannya dalam sistem seluler. Grifoni, D'Ulizia & Ferri mengulas beberapa sistem layanan sadar-konteks berbasis lokasi yang menggunakan big data. Mereka  menganalisis pilihan metodologis dan praktis yang dibuat pengembang selama fase utama proses (yaitu akuisisi, representasi, dan penalaran dan adaptasi konteks).

Perera, Zaslavsky, Christen, & Gergakopoulos mengadakan survei secara komprehensif terkait komputasi sadar-konteks dari perspektif IoT  (Internet untuk Segala ) dengan meninjau lebih dari 50 proyek terkemuka. Selanjutnya, Perera juga menyurvei sejumlah besar produk industri di bursa IoT ditinjau dari sudut pandang komputasi sadar-konteks. Survei itu dimaksudkan sebagai pedoman dan kerangka kerja untuk mengembangkan produk sadar-konteks dan penelitian IoT. Evaluasi dengan menggunakan kerangka teori Dey dan Abowd (1999) telah selesai lebih dari satu dekade lalu. Kombinasi internet dan perkembangan teknologi mengubah objek sehari-hari menjadi objek pintar yang mampu memahami dan bereaksi terhadap konteksnya.

Konteks terkait faktor manusia disusun menjadi tiga kategori:

informasi tentang pengguna (mengenali kebiasaan, keadaan emosional, kondisi biofisiologis),

lingkungan sosial pengguna (lokasi bersama orang lain, interaksi sosial, dinamika kelompok),

dan tugas pengguna (aktivitas spontan, tugas terkait, dan tujuan umum).

Demikian pula, konteks yang terkait dengan lingkungan fisik disusun menjadi tiga kategori:

lokasi (posisi absolut, posisi relatif, lokasi bersama),

infrastruktur (sumber daya di sekitar untuk komputasi, komunikasi, kinerja tugas),

dan kondisi fisik (kebisingan, cahaya, tekanan, kualitas udara).

Konteks relasional: definisi dinamis dan berpusat non-pengguna

Saat definisi awal konteks cenderung berpusat pada pengguna, atau perangkat yang terhubung dengan pengguna; definisi yang sering dikutip dari Dey bahwa "informasi apa pun yang digunakan untuk menggambarkan situasi suatu entitas" dapat diambil tanpa pembatasan itu. Konteks yang berpusat pada pengguna, seperti yang mungkin digunakan dalam desain antarmuka manusia-komputer, juga berimplikasi pada pemisahan yang jelas dan kadang sewenang-wenang antara: "konten" (yaitu segala sesuatu yang secara eksplisit diketik oleh pengguna atau dikeluarkan untuk mereka), dengan "konteks" (yang bersifat implisit dan digunakan untuk tujuan adaptasi).

Pandangan yang lebih dinamis dan tak-terpusat, yang dianjurkan oleh Dourish memandang konteks sebagai relasi utama. Pada awalnya hal ini mirip dengan perpindahan dari komputasi desktop ke komputasi ubikuitas, tetapi belakangan cocok juga dengan pemahaman yang lebih luas tentang kecerdasan lingkungan di mana perbedaan antara konteks dan konten menjadi relatif dan dinamis. Dalam pandangan ini, sumber informasi mana pun (seperti sensor IoT) dapat menjadi konteks untuk beberapa penggunaan dan aplikasi, atau dapat juga menjadi sumber utama konten bagi yang lain; dan sebaliknya. Yang penting adalah terdapat rangkaian yang menghubungkan mereka, bersama-sama dan dengan lingkungan mereka.

Deskripsi awal konteks yang berpusat pada pengguna tunggal bisa cocok dengan model entitas-atribut-nilai yang klasik. Model informasi berbasis grafik yang fleksibel, seperti yang diusulkan dengan NGSI-LD, lebih tepat diadaptasi untuk menangkap pandangan konteks sebagai sesuatu yang bersifat relasional yang relevan untuk: Internet untuk Segala, sistem fisik-siber dan kembar digital. Dalam penerimaan yang lebih luas ini, konteks tidak hanya direpresentasikan sebagai seperangkat atribut yang melekat pada suatu entitas, tetapi juga ditangkap oleh grafik yang mengaitkannya dengan entitas lain. Kesadaran konteks adalah kemampuan untuk menjelaskan informasi lintas sektoral dari sumber-sumber yang berbeda.

Penerapan dalam situasi dan kondisi tertentu

Kesadaran konteks telah diterapkan pada area kerja koperatif yang didukung komputer (CSCW) untuk membantu individu bekerja dan berkolaborasi secara lebih efisien satu sama lain. Sejak awal 1990-an, para peneliti telah mengembangkan sejumlah besar perangkat lunak dan sistem perangkat keras yang dapat mengumpulkan informasi kontekstual (misalnya, lokasi, umpan video, pesan status) dari pengguna. Informasi ini kemudian dibagikan secara terbuka dengan pengguna lain sehingga dapat meningkatkan kesadaran situasional mereka dan memungkinkan identifikasi peluang berinteraksi satu sama lain. Pada awal komputasi sadar-konteks, banyak sistem dikembangkan untuk tujuan ini yang secara khusus dirancang agar dapat membantu bisnis atau tim yang bekerja terpisah secara geografis, berkolaborasi pada dokumen bersama atau artefak kerja. Saat ini penerapannya telah berkembang hingga pada kelompok teman atau anggota keluarga untuk membantu mereka mengetahui aktivitas satu sama lain.

Sampai saat ini, sistem yang menggunakan kesadaran konteks untuk meningkatkan kesadaran situasional dapat dicirikan oleh:

konteks yang mereka kumpulkan dari setiap pengguna, dan

cara mereka menyampaikan informasi ini kepada pengguna lain.

Konteks yang paling umum diperoleh dan dibagikan untuk tujuan meningkatkan kesadaran situasional adalah lokasi pengguna. Dalam prototipe awal, sistem Lencana Aktif, misalnya, setiap pengguna memiliki lencana pengenal unik yang dapat dilacak melalui serangkaian sensor inframerah. Saat pengguna berjalan dalam gedung, lokasi mereka terus dipantau oleh server terpusat. Pengguna lain kemudian dapat melihat informasi ini (baik dalam bentuk teks, atau di peta, seperti yang dilakukan di pekerjaan selanjutnya) untuk menentukan apakah pengguna berada di kantornya, sehingga memungkinkan mereka menentukan waktu yang tepat untuk berkomunikasi tanpa  direncanakan. Lokasi juga dibagikan di PeopleTones, Serendipity, dan Sistem Pendukung Interaksi Grup untuk membantu pengguna menentukan kapan masing-masing posisi mereka dekat dengan teman, pengguna dengan minat pribadi bersama, dan rekan satu tim. Dibandingkan dengan Lencana Aktif yang hanya menampilkan informasi lokasi, sistem ini lebih proaktif dan akan memperingatkan pengguna saat mereka berdekatan satu sama lain. Ini memungkinkan pengguna mengetahui kapan peluang interaksi potensial tersedia, sehingga dapat meningkatkan peluang untuk memanfaatkannya.

Konteks populer lain yang dibagikan adalah aktivitas kerja pengguna, seringkali dengan berbagi video. Dalam sistem Community Bar, peneliti mengembangkan aplikasi desktop yang secara berkala mengambil tangkapan layar dari tampilan pengguna. Informasi ini kemudian dibagikan dengan rekan kerja pengguna sehingga mereka dapat mengetahui dokumen/artefak apa yang sedang dikerjakan oleh rekan satu timnya, dan memberikan kerangka acuan umum sehingga pengguna dapat berbicara tentang artefak ini seolah-olah berada di tempat yang sama. Di Montage, pengguna diberikan kemampuan untuk mengaktifkan sekilas webcam komputer pengguna lain dari jarak jauh. Kemampuan untuk "memandang" pengguna lain ini memungkinkan pengguna melihat apakah mereka sibuk atau tidak, yang pada gilirannya membantu mereka menentukan waktu yang tepat untuk memulai percakapan.

Jenis konteks ketiga yang dimanfaatkan guna meningkatkan kesadaran situasional adalah audio pengguna. Dalam sistem Thunderwire, peneliti mengembangkan ruang media audio saja yang memungkinkan teman untuk berbagi informasi audio mentah dari mikrofon perangkat seluler mereka. Sistem ini, pada dasarnya seperti panggilan konferensi berkesinambungan, memungkinkan pengguna mendengarkan audio pengguna lain untuk menentukan apakah dan kapan mereka dapat berpartisipasi dalam percakapan. Sistem WatchMe dan ListenIn juga bergantung pada audio untuk menentukan apakah dan kapan pengguna dapat melakukan interupsi. Namun, tidak seperti Thunderwire, sistem ini mengandalkan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis audio pengguna dan mengetahui jika ia sedang berbicara. Hal ini memungkinkan sistem untuk memberikan konteks yang sama kepada pengguna lain (yaitu, apakah pengguna sedang dalam percakapan atau tidak) tanpa harus membagi yang sebenarnya untuk menjaga privasi.

Jenis konteks keempat yang umum dibagikan adalah aktivitas pengguna secara keseluruhan. Dalam sistem Hubbub dan Conchat, peneliti mengembangkan serangkaian aplikasi pengirim pesan instan yang memantau aktif tidaknya pengguna sekaligus kondisi lingkungannya. Informasi ini dapat diberikan kepada pengguna lain untuk memberi tahu jika dan kapan teman mereka siap menanggapi pesan. Dalam sistem Potret Keluarga Digital, peneliti mengembangkan bingkai foto digital yang menyediakan visualisasi kualitatif dari aktivitas sehari-hari pengguna (yaitu, orang tua/kakek-nenek). Visualisasi ini kemudian dibagikan kepada (pengguna) anak-anaknya agar dapat "memeriksa" orang tua mereka tanpa harus mengganggu dan menunggui mereka di tempat.

Meskipun sistem ini menunjukkan bagaimana kesadaran konteks dapat digunakan untuk mendukung kesadaran situasional dan sosial, efektivitas jangka panjang dari sistem ini belum sepenuhnya dipahami. Banyak dari sistem yang dijelaskan di atas hanya dievaluasi pada tingkat konseptual, atau untuk menunjukkan bahwa sistem tersebut layak secara teknis. Sebagai akibatnya, hasil sementara studi ini menunjukkan bahwa kesadaran konteks memang mendukung kesadaran situasional tetapi hal itu berarti lebih banyak data longitudinal (data pada masa tertentu yang relatif lama) diperlukan.