Los teléfonos inteligentes ya pueden da os instrucciones para llegar a un restaurante, una cantidad interminable de críticas y más información estática. Pero sin hacer una llamada o yendo directamente al local, no hay forma de saber si el lugar está lleno y suena música rock a toda potencia o vacío y se están reproduciendo melodías más tranquilas. Los investigadores de Microsoft creen que los dueños de teléfonos inteligentes que ya estén allí podrían recoger este tipo de información al minuto.
"Cada vez que un usuario se registra al entrar en un negocio, nos dice explícitamente dónde va y sabemos que el teléfono está en las manos del usuario", explica Dimitrios Lymberopoulos, miembro del grupo de sensores y energía en Microsoft Research. Cuando una persona se registra, como lo haría un usuario de Foursquare, el teléfono podría recoger muestras de audio de 6-10 segundos, procesarlas en el aparato y enviar los datos extraídos. De esta información, los modelos de software desarrollados por los investigadores de Microsoft podrían saber el aforo, el volumen de las charlas y clasificarlas como "bajo" "normal" o "alto". La aplicación podría decirle al usuario incluso qué canción se está escuchando en ese momento.
Por el momento Bing Now solo es un proyecto de investigación (ver demostración de vídeo aquí). Pero como empresas como Google, Yelp, y muchas start-ups intentan posicionarse como el recurso habitual para encontrar negocios locales, no cuesta imaginar de qué manera esta idea podría ayudar a Microsoft a promocionar su motor de búsqueda Bing y tener una presencia mayor en los aparatos móviles.
La aplicación Bing Now permitiría hacer nuevos tipos de búsquedas. Por ejemplo, una persona que quisiera mantener una comida de negocios delicada podría buscar una lista de restaurantes locales con altos niveles de charla.
Y si hay una cantidad suficiente de gente que se registre en distintos negocios, imagina Lymberopoulos, estos datos también se podrían incorporar a búsquedas locales más generales. Según el investigador, los algoritmos de clasificación -por ejemplo uno que separa la charla de la música de fondo- tenían un índice de precisión del 80 por ciento en 150 negocios de la zona de Seattle.
Claro que no queda claro cómo de útil sería una herramienta de este tipo, dado que la gente no suele buscar por estos criterios en la actualidad. Y a algunos usuarios la idea les puede dar grima. Sin embargo, el proyecto es una del creciente número de formas en las que se están usando los sensores de los teléfonos inteligentes para recopilar información útil que refleje las condiciones actuales en una localización dada.
"Es muy interesante. Creo que construye sobre un interés general por obtener información mediante crowdsourcing en tiempo real de la gente que está por ahí", afirma Jeffrey Bigham, científico informático de la Universidad de Rochester (EE.UU.) que trabaja con métodos parecidos. Sin embargo, Bigham señala que podría haber otras formas de recoger esos mismos datos, por ejemplo pidiendo a los usuarios que compartan sus impresiones respecto a la atmósfera de un restaurante cuando se registran.
En la actualidad, Google Maps depende parcialmente de datos de localización de aparatos móviles para calcular el estado del tráfico en la ruta de un viajero y predecir mejores tiempos de llegada. Y una empresa llamada PressureNet está trabajando para crear mejores pronósticos meteorológicos hiperlocales recopilando datos de los sensores de presión que empiezan a aparecer en los aparatos Android (ver ""). Otros, afirma Bigham, intentan usar Twitter para recolectar información obtenida mediante crowdsourcing sobre los tiempos de espera en las colas de los controles de seguridad de los aeropuertos. Si los aparatos informáticos que se llevan puestos como Jawbone o el próximo lanzamiento de Google, Google Glass, se popularizan, una persona ni siquiera tendría que sacar el aparato y registrarse explícitamente.
Mientras estos experimentos se hacen más comunes, algunos investigadores contemplan incluso un nuevo tipo de motor de búsqueda, uno en tiempo real que busca entre datos de redes de sensores, incluyendo los que están incorporados en los aparatos móviles.