في السنوات الأخيرة، أصبح البث المباشر جزءاً مهماً من تجربة المستخدم على منصات التواصل الاجتماعي، حيث يعتمد عليه الكثيرون للتواصل والترفيه. ومع هذا الانتشار، تبرز أهمية جودة تجربة المستخدم (Quality of Experience - QoE) التي تعكس مدى رضا المستخدمين العام عن العروض المباشرة. تُعتبر QoE عنصراً محورياً لمقدمي خدمات الوسائط، مما يحتم عليهم تحسين استراتيجيات الضغط والنقل لضمان توازن مثالي بين جودة العرض وسرعة البث.

بينما تم اقتراح العديد من مقاييس QoE للبث عند الطلب (Video-on-Demand - VoD)، إلا أن التحديات لا تزال كبيرة عند محاولة تطوير مقاييس QoE للبث المباشر. ولتجاوز هذه العقبات، أُجريت دراسة شاملة لتقييم QoE في البث المباشر، والتي تركز على الجوانب الذاتية والموضوعية.

كجزء من هذه الدراسة، تم تقديم مجموعة بيانات جديدة تُعرف باسم TaoLive QoE، والتي تشمل $42$ فيديو مصدر تم جمعها من بثوث حية حقيقية و$1,155$ فيديو متضرر نتيجة لمشكلات متنوعة في البث، مثل الضغط والتوقف والتشويش المرتبط بالبث المباشر مثل تخطي الإطارات ومعدل الإطارات المتغير. كما أُجري بحث بشري للحصول على تقييمات QoE الذاتية لهذه الفيديوهات.

أما في الجانب الموضوعي، فقد تم تقييم نماذج QoE الحالية باستخدام مجموعة بيانات TaoLive QoE، حيث أظهرت النتائج أن النماذج الحالية تواجه صعوبة في تقييم QoE للفيديوهات الحية بشكل دقيق. وبناءً عليه، تُقترح الدراسة نموذجاً جديداً لتقييم QoE يُسمى Tao-QoE، والذي يدمج ميزات دلالية متعددة المقاييس وميزات حركة تعتمد على التدفق البصري للتنبؤ بتقييم QoE بشكل متكامل، متجاوزاً الاعتماد على ميزات جودة الخدمة الإحصائية (Quality of Service - QoS).

تظهر هذه الدراسة كيف أن التطورات في تقييم تجربة المستخدم يمكن أن تساعد شركات البث في تحسين جودة محتواها، مما يعزز من تجربة المشاهدين. في رأيكم، كيف يمكن لتقييم جودة تجربة البث المباشر أن يؤثر على قرارات مشاهديكم؟ شاركونا آرائك في التعليقات.