Mientras este tipo de comportamiento es comúnmente conocido, no ha sido visible para la persona promedio. SenseNetworks, una startup con sede en Nueva York, está intentando llevar ese aspecto de una ciudad a la vida diaria. Utilizando los datos GPS de telefonía móvil y de taxis, el software de la startup produce un mapa térmico que muestra la actividad en los puntos calientes de una ciudad. Actualmente, el servicio, llamado Citysense, sólo funciona en San Francisco, pero en los próximos meses se pondrá en marcha en Nueva York.
El miércoles, en la conferencia O'Reilly Tecnologías Emergentes de San Jose, en Califo ia (Estados Unidos), Tony Jebara, jefe científico de Sense Networks y profesor en la Universidad de Columbia, detalló los planes de una próxima actualización de Citysense que no sólo muestra dónde se reúne la gente en tiempo real, sino también dónde se juntan las personas con patrones de conducta similares (estudiantes, turistas o empresarios, por ejemplo). Un usuario descarga Citysense a su teléfono para ver el mapa y puede elegir si desea o no permitir que la aplicación realice un rastreo de su propia ubicación.
La idea, dice Jebara, es que una persona podría viajar a una ciudad nueva, ejecutar Citysense en su teléfono, y obtener al instante una idea de qué barrios le gustaría visitar durante la tarde. Esta información también le podría ayudar a filtrar sugerencias de restaurantes o bares de servicios de recomendación online como Yelp. Igualmente importante, desde la perspectiva de los negocios de la empresa, es que los anunciantes tendrián una idea más acertada de dónde y cuándo hacer publicidad para determinados grupos de personas.
Citysense, que tiene acceso a cuatro millones de sensores GPS, ofrece estadísticas simples sobre la ciudad, según Jebara. Esto demuestra, por ejemplo, si la actividad global de 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 bajó un 34% desde octubre), o si una parte de la ciudad tiene más o menos actividad que la habitual. Pero la próxima versión del software, cuyo lanzamiento está previsto para dentro de un par de meses, ayudará a los usuarios a analizar estos datos más profundamente. Revelará el movimiento de personas con ciertos patrones de conducta.
"Es como Facebook, pero sin tener que presentarse”, explica Jebara, lo que significa que un usuario no necesita actualizar su perfil activamente. "Queremos una red social honesta en la que estés conectado con alguien porque encajas”.
En otras palabras, si vives en San Francisco y vas a Starbucks a las 16.oo horas un par de veces a la semana, probablemente tengas algunas similitudes con alguien en Nueva York que también frecuenta Starbucks en un horario parecido. Saber dónde va a cenar una persona en Nueva York un vie es por la noche podría ayudar a un visitante a hacer una elección mejor del restaurante, añade Jebara.
A medida que los teléfonos inteligentes con sensores GPS se hacen más populares, las empresas y los investigadores han pedido a gritos que se pueda dar sentido a todos los datos que estos pueden revelar. Sense Networks es parte de una tendencia de investigación conocida como análisis de la realidad, iniciada por Alex Pentland del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), que es cofundador de Sense Networks. Otro ejemplo de análisis de la realidad es un proyecto de investigación en Intel que usa teléfonos móviles para determinar si una persona está en el eje de una red social o en la periferia, sobre la base de su tono de voz y la cantidad de tiempo que habla.
nJebara es consciente que la idea del seguimiento a los movimientos de las personas incomoda a algunos, pero él insiste en que a los datos utilizados se los despoja de todos los elementos de identificación. Además, cualquier persona que utiliza Citysense debe dar primero su consentimiento para que el sistema registre su posición. Un usuario también puede, en cualquier momento, eliminar sus datos de la base de datos de Sense Networks, indica Jebara.
Parte del plan del negocio de Sense Networks supone suministrar datos GPS sobre la actividad de la ciudad a los anunciantes, comenta Jebara. Pero de nuevo, esto no implica revelar el paradero de una persona - sólo dónde se congregan ciertos tipos de personas y cuándo. Por ejemplo, los algoritmos de análisis de datos de Sense Networks pueden mostrar que un determinado grupo demográfico va a los bares del centro entre las 18.00 y las 21.00 horas en días laborales. Los anunciantes podrían, entonces, adaptar una cartelera de anuncios en pantalla para un grupo específico.
Hasta el momento, según Jebara, Sense Networks ha clasificado 20 tipos o "tribus" de personas en las ciudades, como los 'jóvenes y nerviosos', 'viajeros de negocios', 'topos de fin de semana' y 'quienes se quedan en sus casas'. Estas tribus se determinan mediante tres tipos de datos: “el fluir” de una persona, o sus movimientos en una ciudad, los datos relativos a los domicilios que tiene una empresa en una ciudad y que están a disposición del público, y los datos demográficos recopilados por la Oficina del Censo de Estados Unidos. Si una persona pasa la noche en un determinado barrio, lo más probable es que viva en ese barrio y comparta algunos de sus rasgos demográficos.
Al analizar estos tipos de datos, los ingenieros de Sense Networks pueden determinar la probabilidad de que un usuario visite un determinado tipo de local, como una cafetería, en cualquier momento. Jebara comenta que dentro de un par de semanas la matriz proveerá una probabilidad fiable del tipo de lugar (no el lugar exacto o la ubicación) en que estará una persona a cualquier hora dada durante la semana. La probabilidad se actualiza constantemente pero, en general, el comportamiento de la mayoría de la gente no varía drásticamente de un día para otro, sentencia Jebara.
Sense Networks está estudiando lo que los datos del GPS pueden revelar sobre el comportamiento, según Eric Paulos, profesor de informática en Ca egie Mellon. "Es interesante ver cómo cosas como esta, que hace unos años eran sólo investigación, llegan al mercado", añade. Paulos afirma que será importante asegurarse de que las personas sean conscientes de qué datos se utilizan y cómo, pero se predice quecada vez más empresas van a encontrar la manera de utilizar el rastro de migas de pan digitales que dejamos atrás. "Va a suceder", concluye.