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Cuando el celular predice cada uno de tus movimientos

Un algoritmo logra descifrar dónde estará el usuario del teléfono en 24 horas, con un margen de error de 20 metros. El desarrollo tiene aplicaciones policiales y comerciales

13 de agosto de 2012 6:00 hs
El Observador | Redacción

Por  Redacción

En la serie Person of interest una máquina puede predecir cuando una persona está en peligro o es un peligro para la sociedad
En la serie "Person of interest" una máquina puede predecir cuando una persona está en peligro o es un peligro para la sociedad

Tu celular sabe dónde has estado. Ahora, una nueva investigación muestra que también puede hacer una buena predicción sobre a dónde irás.

Un grupo de investigadores británicos han desarrollado un algoritmo que usa información de rastreo de los celulares para predecir dónde estarán sus dueños en 24 horas. El error promedio es de solo 20 metros.

Eso es mucho más preciso que los estudios anteriores que intentaron predecir los movimientos de las personas. Diversas investigaciones han mostrado que la mayoría de la gente sigue patrones bastante consistentes a lo largo del tiempo, pero los algoritmos tradicionales de este tipo no tenían forma de adelantarse a las pausas en la rutina.

Los investigadores británicos resolvieron el problema combinando información de rastreo de celulares de individuos que participaron en el estudio con datos de sus amigos. Al ver cómo los movimientos de una persona se correlacionan con aquellos de quienes conocen, el algoritmo del equipo es capaz de adivinar cuando podría haber un cambio en la rutina. Por ejemplo, si una persona va a ir al centro a ver un show un domingo o si se quedará en la casa para comer, como siempre.

Por esta innovación, los investigadores —Mirco Musolesi, Manlio Domenico y Antonio Lima de la Universidad de Birmingham— ganaron la edición de este año del concurso Nokia Mobile Data Challenge. Es fascinante desde el punto de vista académico pero, ¿cómo puede ser usado esto en el mundo real?

De la policía a Google


En Forbes, Parmy Olson destacó una posible aplicación para las fuerzas de la ley. Si las autoridades pueden encontrar qué patrones de movimiento están asociados a determinados crímenes, pueden ser capaces de apostar oficiales en el lugar correcto, en el momento justo, para prevenirlos. Es algo así como lo que sucede en la película de ciencia ficción Minority Report de Steven Spielberg (2002) o en la serie Person of interest que emite Warner.

El problema es que este algoritmo no consiste en agregar un montón de datos anónimos y luego elegir las tendencias. Se trata de seguir a individuos específicos y sus amigos. Incluso si de alguna manera se pudiera justificar legal y moralmente, no es práctico. ¿Cómo saber a quién debe hacer un seguimiento la policía si todavía no ha cometido el delito?
¿Cómo saber a quién debe hacer un seguimiento la policía si todavía no ha cometido el delito?"

Musolesi cree que una aplicación más plausible de su investigación en el futuro cercano puede ser comercial. Empresas como Google ya orientan las publicidades basadas en los hábitos de búsqueda online y contenidos del correo electrónico. Si también pudieran saber dónde va a estar la persona a determinada hora, podrían enviarle avisos relevantes para la locación.

Es más evidente cuando se piensa en servicios como Groupon, que ofrece descuentos en tiendas locales y restaurantes basados en dónde vive el usuario y qué tipo de cosas compra. Si su aplicación móvil también puede empezar a rastrear y predecir los movimientos de las personas, sabría cuándo ofrecerle una promoción de almuerzo en un local cerca de la casa y cuándo, cerca de la oficina.

Para Musolesi el principal obstáculo es la privacidad. Pero, en Estados Unidos las compañías de celulares ya comparten con la policía la ubicación de sus usuarios en caso de emergencias, incluso en ausencia de una orden judicial.

Y, aunque algunas personas pueden sentirse menos cómodas con la idea de empresas comerciales rastreando sus movimientos, otros lo aprecian. Solo alcanza con pensar en los usuarios de la red social Foursquare, que sacan sus celulares y hacen el check in donde sea que vayan. Con un buen algoritmo predictivo, es fácil saber dónde harán el check in a continuación.

En este aspecto, Musolesi dice que encuentra fascinante descifrar los patrones ocultos detrás de la forma en que las personas se mueven, basados en una tendencia diaria. Sin dudas hay un montón de anunciantes que piensan igual.

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