Pra que se exercitar?! Tome as pílulas do Dr. Evans!

Antes eu havia falado da pílula contra o envelhecimento, agora a novidade pode ser o surgimento das pílulas do exercício! E elas têm coisas em comum.

O Dr. Ronald M. Evans, do Salk Institute em San Diego- EUA, foi o cientista que liderou um estudo usando duas drogas, a Aicar e a GW1516, em camundongos. O experimento consistia em administrá-las e depois medir a resistência física de camundongos em esteiras elétricas.

A Aicar se mostrou tão efetiva no aumento da resistência como são os exercícios físicos. Ela parece sinalizar ao organismo para que sejam mais produzidos músculos com fibras do tipo 2 (com mais mitocôndrias, boas para resistir à fadiga). Dessa forma os camundongos aumentaram sua resistência muscular sem fazer esforço. Surpreendente. :-D

Já a GW1516 também mostrou aumento na resistência física, porém os camundongos precisavam fazer um pouco de exercício para que houvesse um efeito similar ao da Aicar.

Ambas as drogas atuam ativando uma proteína, a PPAR-delta, que está relacionada na sinalização para a célula queimar gordura. O mais interessante é que o Resveratrol também participa na ativação da PPAR-delta. E também já foi provado que doses grandes de resveratrol aumentam bastante a resistência física de camundongos na esteira.

Bom, ainda existe muita pesquisa a ser feita e essas drogas ainda não foram testadas em seres humanos (apesar do resveratrol já ser vendido como suplemento alimentar em alguns países). Agora já podemos pensar duas vezes antes de usar a frase “no pain, no gain”. ;-)

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Google x Wikipedia

O Google lançou no dia 23 de Julho um concorrente do Wikipedia chamado knol. Diferentemente do Wikipedia, os autores de artigos do knol serão identificados e seus artigos não poderão ser editados por outros. Outros usuários poderão somente comentar, criticar e sugerir alterações (que poderão ou não ser incorporadas pelo autor). Além disso, com o intuito de motivar as contribuições, parte do lucro dos anúncios no site será distribuída para os autores.

O Google não será responsável por editar os artigos e não irá certificar nenhum conteúdo. Será função dos leitores identificar a qualidade dos artigos e dos autores pelos comentários.

Agora vamos ver se a máquina de busca anunciada pelo fundador da Wikipedia Jimmy Wales irá mesmo ser um concorrente forte do Google, ou se o knol irá ganhar o espaço da Wikipedia.

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Na Biologia, a moda agora é criar um Wiki

Há um mês atrás eu postei sobre o WikiProteins, que é um Wiki biológico destinado à anotação de proteínas.

Mais recentemente, no início desse mês, a PloS Biology publicou um artigo sobre o Wiki Genes. O Wiki Genes é algo bastante parecido como o WikiProteins, mas voltado para prover informação sobre genes. E é voltado para ser implementado na própria WikiPedia!

A idéia dos caras foi a de colocar uma entrada na WikiPedia pra cada gene humano (e ainda pra alguns organismos modelo como o camundongo). A premissa foi a de que editores de Wikis preferem editar entradas já existentes do que criar novas. Dessa forma, a geração desses stubs (entradas no Wiki com pequenas coleções de informações) deverá alavancar a edição de genes humanos na WikiPedia.

O que eles fizeram foi parsear as entradas de todos os genes presentes no Entrez Gene e gerar cerca de 7500 stubs. Melhor do que as meras 650 entradas que existiam anteriormente. ;-) Aparentemente o resto das entradas ainda está sendo gerado - o Entrez Gene contém informação de 39950 genes humanos - não que esse seja o número total de genes humanos, mas essa é outra história. ;-)

O parser, que foi feito em Java, produz um stub diretamente em “wiki-text” e o código-fonte está disponível.

Também na PLoS saiu bem recentemente um outro artigo sobre um Wiki na área de biologia, dessa vez o Wiki Pathways. Os pathways, na biologia, são uma representação de uma miríade de interações, reações e regulações, seja entre genes, proteínas ou compostos biológicos. Por serem extremamente complexos e difíceis de curar e compilar, a estratégia foi também a de gerar um Wiki.

Aparentemente, com essa enxurrada de dados biológicos sendo gerados à todo vapor (vide as “ômicas” da vida – genômicas, proteômicas,metabolômicas, etc.), a corrente agora é para a integração desses dados, em ferramentas que permitem updates rápidos e fáceis.

E pelo visto, esses novos Wikis são o tipo de ferramenta que vêm a calhar nesse momento, pois tornam os dados acessíveis e editáveis aos curadores especialistas bem como para a comunidade em geral.

Vamos ver se a moda pega.

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Onde call-centers jamais estiveram…

A ídeia para esse post surgiu de um trecho do livro O Mundo é Plano, escrito por Thomas L. Friedman. O livro eu ainda não terminei de ler mas, além da leitura agradável, já me forneceu este post. A ele então.

Lanchonetes drive-thru ainda são raras no Brasil, encontradas quase que unicamente em capitais e e possivelmente em grandes cidades do interior paulista, mas já estão no imaginário popular graças aos filmes adolescentes da Sessão da Tarde. Dai que veio minha surpresa ao ler sobre Shannon Davis, e suas franquias drive-thru do Mc Donald’s.

Localizadas no estado do Missouri (EUA), o atendimento dos clientes nestas lojas é realizado por funcionários que se encontram em um call-center no estado do Colorado a mais de 1400 quilômetros de distância. O pessoal da cozinha, por motivos óbvios, ainda trabalha no local ;-) .

O sistema utilizado permite aos atendentes conversarem com os clientes em outro estado, tirarem uma foto digital destes, apresentarem o pedido para conferência e depois enviar o pedido, com a foto do cliente, para o pessoal da cozinha. Um detalhe interessante de segurança, as fotos são apagadas assim que os pedidos são entregues.

Resultado da inovação: menores custos, atendimento mais rápido e e com menos erros, ou seja, ganho para o dono do estabelecimento e para os consumidores. Além disso, este é o primeiro uso inteligente de um call-center que eu tenho notícia. Ou será que tem alguém que fica feliz ao ter que utilizar estes serviços da maneira que são comumente utilizados no Brasil?

Outras pequenas historias de inovacões e usos de tecnologia são apresentadas no livro e pretendo selecionar mais algumas para apresentá-las aqui. Até a próxima então.

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O novo serviço de busca do Yahoo

O Yahoo anunciou semana passada o BOSS, abreviação de Build your Own Search Service, ou construa seu próprio serviço de busca.  O BOSS oferece uma API (e um framework para criação de “mashups”) para qualquer pessoa que queira prover serviços de busca, em seu site ou sobre toda a web indexada pelo Yahoo.  Ao contrário de APIs anteriores do Yahoo e do Google, não há um número máximo de pesquisas, quantidade de resultados ou qualquer outro limite do tipo.  Em princípio, com banda e hardware suficiente, você pode usar esse serviço para competir com o próprio Yahoo no mercado de busca na web.

Qual a motivação por trás do BOSS?  De acordo com o pai da idéia, Vik Singh, é fragmentar o mercado de busca, permitindo que empresas e sites utilizem o conhecimento que eles têm para oferecer resultados melhores e mais relevantes que os disponibilizados pelo Yahoo ou Google.  Como isso aconteceria?  Bom, quando você está em um site qualquer, os servidores do próprio site têm um bocado de informação útil a seu respeito: quais páginas naquele site você visitou recentemente, seu perfil e transações passadas se você é um usuário registrado, e o próprio conteúdo do site como indicador de contexto.  Todos esses fragmentos de informação podem ser usados para guiar uma busca na web, reordenar resultados e sugerir resultados relevantes de dentro do próprio site.

Por exemplo, se estou navegando pelo Mercado Livre para comprar um telefone celular e resolvo buscar o nome do aparelho na web, a princípio o próprio Mercado Livre pode me oferecer resultados melhores que os do Google.  Os servidores do Mercado Livre sabem que estou procurando um celular, provavelmente com intenção de comprá-lo, então podem priorizar resultados com avaliações do aparelho, páginas do fabricante com documentação e material de suporte, e assim por diante.  Os servidores também sabem quais outros aparelhos eu considerei recentemente, e podem priorizar páginas com comparações entre esses modelos. Tudo isso é facilitado pelo BOSS, e pode ser combinado ao suporte existente para busca dentro do próprio Mercado Livre.

O Yahoo  oferece o BOSS gratuitamente.  O que eles ganham com isso?  Eu acho que é uma jogada poderosa em cloud computing, com dois desdobramentos: vendor lock in e o impacto no mercado de busca propriamente dito.

A Amazon e o Google cobram pelos serviços oferecidos, embora o Google App Engine tenha uma cota de processamento e banda iniciais gratuitos.  Mas a arquitetura do Google App Engine é peculiar e, se você desenvolve uma aplicação web nessa arquitetura, existe um forte incentivo para se manter na mesma.  É uma forma de “vendor lock-in” similar à que a Microsoft usa com Windows e Office.  O BOSS faz a mesma coisa, mas em um nível diferente, mais semântico.  Ao utilizar o BOSS, você não usa cloud computing para armazenamento e processamento, mas para fornecimento de informação.  Eles não estão somente simplificando sua vida.  Ao contrário do Google App Engine e dos Amazon Web Services, o BOSS possibilita que você ofereça serviços, funcionalidade e conteúdo baseados em busca na web, algo até então muito caro e arriscado.

E aí vem o segundo aspecto interessante para o Yahoo.  Se o BOSS for fácil de usar e gerar bons resultados (confesso que não uso busca do Yahoo há anos, então não sei avaliar sua qualidade nem da forma mais grosseira), ele pode catalizar aplicações populares de busca na web, tornando o Google menos onipresente nesse mercado.  Como o Yahoo está bem longe da liderança do mercado, essa fragmentação lhe seria vantajosa.  Imagine se sites populares, como Amazon.com, Facebook e outros tivessem bons serviços de busca que tirassem proveito do contexto como mencionei acima.  Isso diminuiria o incentivo das pessoas a usar a busca “comum” existente.  Se isso acontecer, o Google, com sua enorme fatia de mercado, teria muito mais a perder que o Yahoo.

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A Nova Panacéia Universal: o “Dilúvio de Dados”

Recentemente, um artigo na Wired, escrito pelo seu próprio editor, o Chris Anderson, fez uma declaração bombástica: a de que o método científico está obsoleto porque os “algoritmos do Google” podem achar correlação de qualquer coisa com qualquer coisa. Ok, quem ler o artigo vai ver que eu estou supersimplificando e comprimindo tudo em uma frase, mas eu não diria que a versão descomprimida e complicada soa menos bombástica ou mais aceitável. Pelo contrário! :)

Nem bem uma semana passou após a emissão dessa opinião, uh, digamos, polêmica, e vários artigos pipocaram pela Internet dizendo basicamente duas coisas: que o método científico continua muito bem, obrigado, e que o autor provavelmente não tem uma noção conceitual muito clara do que é Ciência. Um exemplo particularmente bem-humorado desse contra-ataque é o artigo do Daily Galaxy. Não vou chover muito no molhado e só vou ressaltar um argumento bem interessante que vi por aí para desconstruir essa alegada “obsolescência do método científico”:

Primeiro, vamos desconsiderar as limitações do Google e outros search engines - sim, apesar de impressionantes, eles são ferramentas de domínio e capacidade limitados, feitas especificamente para produzir resultados de buscas de páginas Web (e outros tipos de documentos online) que satisfaçam a maioria das pessoas. Mas vamos supor que em um futuro não muito distante o Google se torne (como quer o editor da Wired) uma espécie de oráculo que saiba tudo de qualquer coisa e que em teoria substitui a Ciência. Vamos supor que alguém pergunte ao oráculo algo como “quero a cura da gripe” e o Google magicamente, usando só correlação de dados, mostre a fórmula da tal droga que cura gripe. Agora, uma pergunta para o leitor: você tomaria essa droga sabendo que ela é apenas o que algoritmos estatísticos “acham” que deve ser uma solução, sendo que ela nunca foi testada sequer em cobaias? Se a sua resposta é “não”, é um sinal de que você considera o método científico, e toda a parte de validação experimental, necessários sim.

Acho que o artigo irrealisticamente entusiástico da Wired é só um indício de uma manifestação recente do que chamo de “Sindrome da Panacéia Universal”. É uma síndrome recorrente, com inúmeras encarnações ao longo da história da Ciência e da Tecnologia, que basicamente são produzidas toda vez que algum recurso inovador e revolucionário se populariza. Essa síndrome aliás pode se materializar em vários níveis e em vários contextos, muitas vezes bem específicos. Por exemplo, no contexto da pesquisa de IA do início dos Anos 90 aqui no Brasil, redes neurais estavam muito na moda e havia um “hype” de que elas poderiam solucionar todos os problemas da aprendizagem de máquina. Também ao longo dos 90, nos campos de engenharia de software e linguagens de programação, havia um hype em torno da Orientação por Objetos, que também era “vendida” por muitos como a solução para todos os problemas do desenvolvimento, engenharia e arquitetura de software. E assim cada época vai adorando suas “balas de prata” até que as pessoas caem na real. (Ou então surja uma nova moda de bala de prata para substituir a anterior. :)

O hype de panacéia universal que a Wired caiu vítima, porém, além de mais recente é de um nível mais abrangente. Eu o chamo de a Panacéia do Dilúvio de Dados. Porque hoje em dia a capacidade de armazenamento de dados sobe às alturas, armazena-se dados sobre qualquer coisa, os dados são acessíveis de qualquer lugar e, o que talvez seja o ponto crucial, pode-se fazer buscas nesses dados, começa-se a criar no imaginário popular (ou quem sabe seja só no, como diria o Kenji, “imaginário computeiro” :) a noção de que a resposta para todas as perguntas e a solução para todos os problemas está nessa massa gigantesca de dados online, é só saber minerá-los direito; ela teria se tornado o próprio Logos, o Conhecimento Definitivo.

O meu reality check para isso é primeiro reconhecer que massas gigantescas de dados são sim coisas fascinantes e muito úteis - sei muito bem disso, uma boa parte do meu trabalho nos projetos do Vetta Labs com a Biomind envolve a análise de bases de dados biológicas com nossas ferramentas de aprendizagem de máquina. Mas, uma vez feito esse reconhecimento, também tenho de reconhecer que, em última instância, os resultados da nossa mastigação de dados servem é para sugerir ao biólogo o que eles devem investigar (e às vezes como a investigação deve ser feita) com seus experimentos; não serve de forma alguma para eliminar esses experimentos, mas antes para guiá-los, dar prioridades e mesmo levar à geração de novas hipóteses. De fato, esses métodos de mineração de dados não vieram para depor o Método Científico, mas antes para ajudar a Ciência, como uma nova (e extremamente poderosa) ferramenta analítica. E sinto que essa conclusão que tirei da minha experiência profissional e acadêmica com Bioinformática é generalizável sem problemas para todas áreas da ciência e da tecnologia. Assim, parece que as notícias do assassinato do Método Científico pela Panacéia do Dilúvio de Dados foram grandemente exageradas…

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Se o preço da goiaba subir, a bolsa vai…

Esse é um post sobre um interessante artigo que saiu na Science mês passado.

O jogo do ultimato, foi criado por estudiosos de economia e de teoria dos jogos. Nesse jogo, uma banca oferece uma quantia fixa de dinheiro a dois jogadores. O primeiro jogador recebe todo o dinheiro e faz uma proposta de divisão do dinheiro para o segundo jogador, oferecendo uma parcela do dinheiro. O segundo jogador tem a chance de avaliar a proposta. Se achá-la boa pode aceitá-la e o dinheiro é dividido como proposto pelo primeiro jogador. Mas se o segundo jogador achar a proposta muito baixa, pode recusá-la. Se isso ocorrer, então nenhum dos dois leva nada.

A ação mais racional nesse jogo seria a de aceitar sempre a proposta do primeiro jogador, não importando qual ela fosse. Porém, na prática, seres humanos tendem a querer punir os jogadores que oferecem propostas injustas, rejeitando-as.

A serotonina (5H-T) é um neurotransmissor conhecido por regular o humor. Ela é alvo de vários anti-depressivos que ajem inibindo sua recaptação nas sinapses (o PROZAC é um deles). O efeito dessas drogas é o de manter a serotonina ligada por mais tempo em seus receptores, compensando uma teórica diminuição de seus níveis no cérebro (principalmente em casos de depressão).

Um dos precursores da serotonina no organismo é o aminoácido triptofano. Se houver uma falta aguda de triptofano no organismo, então a via metabolica de produção de serotonina é desligada.

O artigo que citei no ínicio do post, trata de um estudo onde pessoas passaram por uma depleção aguda de triptofano em suas dietas e então foram submetidas ao jogo do Ultimato. Os resultados foram comparados com o de pessoas com dietas com níveis normais de triptofano E o resultado foi então meio surpreendente: essas pessoas passaram a rejeitar com maior frequência propostas menos justas do que pessoas com dietas normais. Estariam então o humor e o senso de fair-play ligados? ;-)

Mas o que eu mais gostei foi como uma manipulação da bioquímica do cérebro humano pôde alterar o comportamento e influenciar diretamente na tomada de decisões de pessoas.

E o que o título do post a ver com tudo isso? Bom, na verdade o título é uma situação hipotética (e meio exagerada) que eu imaginei: é sabido que a goiaba é uma fruta que possui níveis altos de triptofano. Imaginem agora se o preço da goiaba sobe muito e pessoas que compram e vendem ações na bolsa de valores param de comer goiaba. A bolsa vai cair? Subir? A resposta eu deixo para os especuladores :-)

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Groovy, outro sabor na JVM

(Nota do editor: Ainda na série “try a little help from my friends”, a contribuição do nosso amigo Wilson Freitas)

Desde que comecei a trabalhar com linguagens fortemente tipadas, passei a tratar tipagem estática como um dogma. Simplemente não fazia sentido usar uma linguagem que não verificasse os tipos em tempo de compilação. Com o tempo algumas linguagens começaram a despontar na mídia: Ruby e Python são duas que despertaram minha curiosidade. Mas a enorme inércia de anos e anos trabalhando na plataforma Java tratou de matar minha vontade de aprender (mais) uma linguagem de programação.

Quando falo de anos trabalhando com Java, não estou me referindo apenas à linguagem, mas a todo o mundaréu de frameworks e especificações tais como Hibernate, Struts, Spring, Jakarta*, EJB, JNDI, JMS, e mais trocentas mil coisas que não cabem neste post. É muito difícil para um profissional abrir mão de toda essa parafernália que gastou anos aprendendo pra começar a trabalhar com uma linguagem completamente nova, tendo que descobrir como fazer aquelas coisas que em Java estão “na ponta da língua”.

Então, um belo dia eu vi um artigo qualquer sobre uma tal de Groovy. A princípio achei que era mais uma linguagem: “putz, pra que o povo inventa tanta linguagem!”, mas algumas coisas me chamaram a atenção:

  • Assim como Ruby, Groovy é uma linguagem dinâmica que permite malabarismos impensáveis em Java.
  • Groovy tem um interpretador que gera Java byte code sob demanda, que em seguida é executado por uma JVM comum, o que permite criar scripts que podem ser executados diretamente na linha de comando.
  • Groovy é um “sabor” de Java. A sintaxe é muito parecida, o que a torna muito fácil para quem já está acostumado com o velho Java.
  • Como no final das contas tudo é byte code, classes Java podem ser instanciadas em código Groovy e vice versa, ou seja, todos os milhares de trecos que já foram escritos em Java podem ser usados dentro de código Groovy.

Estas características do Groovy me convenceram que valia a pena estudar a linguagem, que vem sendo a minha porta de entrada para o paradigma de linguagens dinâmicas. Ainda não estou usando o Groovy no desenvolvimento em si, mas como uma ferramenta de apoio a algumas tarefas do dia a dia, como processamento de arquivos em lote por exemplo.

Não vou alongar este post enumerando as features do Groovy, mesmo porque elas podem ser facilmente encontradas no site oficial, vou me limitar a mostrar dois trechos de código, um em Groovy e outro em Java, que executam a mesma tarefa, que é aplicar um filtro uma lista de mapas, gerando uma segunda lista com os itens filtrados.

código JAVA

import java.util.*;

public class ExemploJava {

public static void main(String[] args) {
  new ExemploJava().rodarExemplo();
}

public void rodarExemplo(){
  List<Map<String, Object>> personagensLost =
  new ArrayList<Map<String,Object>>();

  personagensLost.add(obterPersonagem("Kate", 28));
  personagensLost.add(obterPersonagem("Jack", 38));
  personagensLost.add(obterPersonagem("Desmond", 39));
  personagensLost.add(obterPersonagem("Hurley", 27));
  personagensLost.add(obterPersonagem("Locke", 50));
  personagensLost.add(obterPersonagem("Walt", 12));

  List<Map<String, Object>> personagensFitrados =
  new ArrayList<Map<String,Object>>();
  for (Map<String, Object> personagem : personagensLost) {
   Integer idade = (Integer)personagem.get("idade");
   if(idade >= 20 && idade <= 30){
    personagensFitrados.add(personagem);
    System.out.println(String.format(
     "Personagem [%s] filtrado",
     personagem.get("nome")));
   }
  }
 }

private Map<String, Object> obterPersonagem(String nome, Integer idade) {
  Map<String, Object> mapa = new HashMap<String, Object>();
  mapa.put("nome", nome);
  mapa.put("idade", idade);
  return mapa;
 }
}

e o código equivalente Groovy

def personagensLost = [
 [nome:"Kate", idade:28]
 ,[nome:"Jack", idade:38]
 ,[nome:"Desmond", idade:39]
 ,[nome:"Hurley", idade:27]
 ,[nome:"Locke", idade:50]
 ,[nome:"Walt", idade:12]
]

def personagensFiltrados =
 personagensLost.findAll{ (20..30).contains(it.idade) }

personagensFiltrados.each {
  println "Personagem [${it.nome}] filtrado"
}

Ao comparar as duas versões desse programa, o que mais me chama a atenção não é a diferença de linhas de código, mas sim a clareza do Groovy em comparação com o Java. O fato de listas e mapas serem construções nativas da linguagem tornam as tarefas relacionadas a estas estruturas de dados muito mais simples, e o código mais inteligível.

Obviamente eu poderia usar uma lib como commons collections para filtrar os elementos da lista na versão Java, mas minha idéia aqui é comparar as linguagens usando apenas as APIs comuns, incluídas com o development kit padrão. Eu inclusive criei um método privado para reduzir o volume de código Java, mas mesmo assim, a diferença de linhas de código é grande. Não significa que isso vai ocorrer para todos os casos, nem significa que Groovy Rocks e Java Sucks. O que quero mostrar é que o Groovy é uma ferramenta extremamente útil para profissionais proficientes em Java que querem enveredar pelo mundo das linguagens dinâmicas, sem ter que abrir mão do SimpleDateFormat quando ele for necessário.

Wilson Freitas é arquiteto de sistemas com 12 anos de experiência em desenvolvimento de software. Atualmente trabalha na Vetta Technologies. Bacharel em Ciência da Computação pela UFBA.

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Príncipes Modernos

Quanto mais eu leio notícias sobre os negócios das grandes corporações, mais eu penso que Maquiavel seria um consultor milionário se vivesse no nosso tempo. Hoje eu li (veja o texto aqui) que o Yahoo! vai ceder seu sistema de busca para qualquer um poder colocar no próprio site, em troca do direito de colocar anúncios nas respostas. Isso depois do Jerry Yang (executivo-chefe e um dos fundadores do Yahoo!) criticar duramente a “política de desestabilização” que a Microsoft estaria promovendo contra o grupo e em particular contra sua direção.

Ele se referia às declarações feitas pela Microsoft que diziam que a empresa ainda estava disposta a comprar o Yahoo! mas que isso não será possível enquanto a atual direção estiver no poder mas que a situação pode ser diferente e as negociações podem se concretizar caso um novo conselho de diretores seja eleito na próxima assembléia-geral do grupo, marcada para 1o. de agosto.

Duas manobras maquiavélicas clássicas para conseguir aliados. A da Microsoft criando inimigos do príncipe dentro dos seus próprios domínios e a do Yahoo! firmando alianças com os pequenos para se fortalecer ante os grandes. Acho que Maquiavel aprovaria as duas condutas e penso que mesmo o Carl Icahn (grande acionista do Yahoo!, que tenta renovar completamente o conselho de diretores e que pretende substituir Yang) também, pois ao mesmo tempo em que ele ganhou preciosos aliados na base de acionistas, ele se befeficia de um Yahoo! mais forte diante da Microsoft, o que seria intere$$ante até mesmo no caso de uma possível venda.

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Google e os Mundos Virtuais

Com o lançamento do Lively, o Google se aventura pela mercado de Mundos Virtuais, ou quase isso. Ao contrário do Second Life, o Lively utiliza o conceito de quartos virtuais (virtual rooms), espaços 3D de dimensões reduzidas se comparadas às de uma ilha do SL.

Google Lively

Os usuários Lively podem criar seu próprios quartos contendo, além de mobília e decoração virtuais (com uma biblioteca interessante e que pode receber contribuições de terceiros), fotos e vídeos vindos diretamente do YouTube, óbvio. O interessante do sistema é a capacidade de embutir tais quartos em páginas WEB normais e assim permitir a qualquer um que esteja navegando pela página o acesso a um ambiente 3D, diretamente no browser (IExplorer 7 e Firefox por hora).

Agora é só esperar o Google abrir a API do Lively (como tem feito com suas outras aplicações) para nós aqui do VettaLabs tornarmos a “brincadeira” ainda mais divertida com nossos cachorros virtuais inteligentes ;-).

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