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Mapeo del ritmo de una ciudad
En el transcurso de cualquier día, las personas se congregan en diferentes partes de una ciudad. En las horas de la mañana, los trabajadores viajan al centro, mientras que a la hora del almuerzo y por la noche, la gente se dispersa a los restaurantes y bares.
Ambiente exterior: Citysense es una aplicación descargable para iPhone y BlackBerry. Proporciona un mapa de calor de la actividad del GPS en una ciudad importante. Aquí, San Francisco se muestra con manchas rojas que indican una mayor actividad. La aplicación también ha identificado la ubicación del usuario (un punto amarillo sólido) y sugiere destinos populares (círculos amarillos).
Si bien este tipo de comportamiento es de conocimiento común, no ha sido visible para la persona promedio. Sense Networks , una startup con sede en Nueva York, ahora está tratando de darle vida a este lado de la ciudad. Utilizando datos de GPS de teléfonos móviles y taxis, el software de la startup produce un mapa de calor que muestra la actividad en los puntos calientes de una ciudad. Actualmente, el servicio, llamado Citysense , solo funciona en San Francisco, pero se lanzará en Nueva York en los próximos meses.
El miércoles, en el Conferencia de O’Reilly Emerging Technologies en San José, CA, Tony Jebara , científico jefe de Sense Networks y profesor de la Universidad de Columbia, detalló los planes de una próxima actualización de Citysense que muestra no solo dónde se reúnen las personas en tiempo real, sino también dónde se encuentran las personas con patrones de comportamiento similares: estudiantes, turistas o empresarios, por ejemplo –Se están congregando. Un usuario descarga Citysense en su teléfono para ver el mapa y puede elegir si permite o no que la aplicación rastree su propia ubicación.
La idea, dice Jebara, es que una persona pueda viajar a una nueva ciudad, iniciar Citysense en su teléfono e instantáneamente tener una idea de qué vecindarios le gustaría pasar la noche visitando. Esta información también podría ayudarla a filtrar sugerencias de restaurantes o bares de servicios de recomendación en línea como Yelp. Igualmente importante, desde la perspectiva comercial de la empresa, los anunciantes tendrían una mejor idea de dónde y cuándo anunciar a ciertos grupos de personas.
Citysense, que tiene acceso a cuatro millones de sensores GPS, actualmente ofrece estadísticas simples sobre una ciudad, dice Jebara. Muestra, por ejemplo, si la actividad general en la ciudad está por encima o por debajo de lo normal. ( Los datos de GPS de Sense Networks indican que la actividad en San Francisco ha bajado un 34 por ciento desde octubre) o si una parte particular de la ciudad tiene más o menos actividad de lo habitual. Pero la próxima versión del software, que saldrá en un par de meses, ayudará a los usuarios a profundizar más en estos datos. Revelará el movimiento de personas con ciertos patrones de comportamiento.
Es como Facebook, pero sin el autoinforme, dice Jebara, lo que significa que un usuario no necesita actualizar activamente su perfil. Queremos una red social honesta en la que estés conectado con alguien porque te colocas.
En otras palabras, si vives en San Francisco y vas a Starbucks a las 4 p.m. un par de veces a la semana, probablemente tenga algunas similitudes con alguien en Nueva York que también visita Starbucks aproximadamente al mismo tiempo. Saber a dónde va a cenar una persona en Nueva York un viernes por la noche podría ayudar a un visitante de la ciudad a elegir un mejor restaurante, dice Jebara.
A medida que los teléfonos inteligentes con sensores GPS se vuelven más populares, las empresas y los investigadores han clamado por dar sentido a todos los datos que esto puede revelar. Sense Networks es parte de una tendencia de investigación conocida como minería de realidad, iniciada por Alex Pentland del MIT, cofundador de Sense Networks. Otro ejemplo de minería de la realidad es un proyecto de investigación en Intel que usa teléfonos celulares para determinar si una persona es el centro de una red social o en la periferia, según su tono de voz y la cantidad de tiempo que habla.
Jebara es consciente de que la idea de rastrear los movimientos de las personas incomoda a algunas personas, pero insiste en que los datos utilizados están despojados de toda la información de identificación. Además, cualquier persona que use Citysense debe aceptar primero que el sistema registre su posición. Un usuario también puede, en cualquier momento, eliminar sus datos de la base de datos de Sense Networks, dice Jebara.
Parte del plan de negocios de Sense Networks implica proporcionar datos GPS sobre la actividad de la ciudad a los anunciantes, dice Jebara. Pero nuevamente, esto no significa revelar el paradero de una persona, solo dónde se congregan ciertos tipos de personas y cuándo. Por ejemplo, los algoritmos de análisis de datos de Sense Networks pueden mostrar que un grupo demográfico en particular se dirige a los bares del centro entre las 6 y las 9 p.m. de lunes a viernes. Los anunciantes podrían adaptar los anuncios en una pantalla de vallas publicitarias a esa multitud específica.
Hasta ahora, dice Jebara, Sense Networks ha categorizado 20 tipos, o tribus, de personas en las ciudades, incluidos los jóvenes y nerviosos, los viajeros de negocios, los topo de fin de semana y los hogareños. Estas tribus se determinan utilizando tres tipos de datos: el flujo de una persona o los movimientos alrededor de una ciudad; datos disponibles públicamente sobre las direcciones de la empresa en una ciudad; y datos demográficos recopilados por la Oficina del Censo de EE. UU. Si una persona pasa la noche en un vecindario determinado, es más probable que viva en ese vecindario y comparta algunos de sus rasgos demográficos.
Al analizar este tipo de datos, los ingenieros de Sense Networks pueden determinar la probabilidad de que un usuario visite un determinado tipo de ubicación, como una cafetería, en cualquier momento. En un par de semanas, dice Jebara, la matriz proporciona una probabilidad confiable del tipo de lugar, no del lugar o ubicación exactos, en el que estará una persona a una hora determinada en una semana. La probabilidad se actualiza constantemente, pero en general, dice Jebara, el comportamiento de la mayoría de las personas no varía drásticamente de un día a otro.
Sense Networks está explorando qué pueden revelar los datos del GPS sobre el comportamiento, dice Eric Paulos, profesor de informática en Carnegie Mellon. Es interesante ver que cosas como esta, [algo] que fue solo una investigación hace unos años, llegan al mercado, agrega. Paulos dice que será importante asegurarse de que la gente sepa qué datos se están utilizando y cómo, pero predice que cada vez más empresas encontrarán formas de hacer uso de las migas de pan digitales que dejamos atrás. Va a suceder, dice.