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El camino a Multivac: cómo estamos enseñando a los móviles a predecir el futuro

El camino a Multivac: cómo estamos enseñando a los móviles a predecir el futuro
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Las personas somos rutinarias y previsibles en nuestro día a día. Nos levantamos a la misma hora, hacemos trayectos similares para ir al trabajo, a la universidad. También para ir la gimnasio o incluso a la hora de salir y disfrutar de nuestro ocio tenemos nuestras propias rutinas. Y todo esto lo hacemos con el smartphone en el bolsillo, por lo que gran parte de estos datos que recoge nuestro dispositivo se pueden utilizar para que los móviles puedan predecir el futuro, nuestro futuro próximo.

No significa que vayan a acertar siempre, pero si que lo harán con un alto porcentaje. Saben donde vas a estar si analizan los patrones de localización. Si además les has proporcionado más información, como compartir ubicaciones, hacer checkins a través de redes sociales, etc. también serán capaces de predecir qué estás haciendo en ese momento.

El mundo está lleno de datos y muchos de ellos los compartes sin ser consciente

Lumia Notificaciones

Generamos una gran cantidad de información a través de nuestros terminales, no sólo la que compartimos de forma pública, sino otros rastros de datos que vamos dejando en la red. Las antenas a las que nos conectamos, las redes WiFi que detecta nuestro teléfono y marcan el camino que hemos recorrido y los tiempos que hemos tardado en desplazarnos. Son sólo algunos de los datos anónimos que dejamos a nuestro paso.

Lo cierto es que se espera que el volumen de información generado por los smartphones crezca un 63% en los próximos cuatro años según un estudio de la OBS del año 2014. Según este mismo estudio, en los últimos diez años se ha creado más información que en toda la historia de la humanidad, lo que da una idea del crecimiento exponencial en la generación de estos datos.

Tu asistente personal se anticipa a tus necesidades

Cortana

Pero con los smartphones también tenemos la posibilidad de utilizar los asistentes personales, como Cortana en Windows Phone. No sólo se trata de que nos ayuden cuando buscamos algo, que nos entiendan y den respuestas eficaces, sino que sean capaces de aprender de nuestro comportamiento para anticiparse a nuestras necesidades.

De esta forma si sabe que estamos fuera de nuestra zona habitual o en otra ciudad y llega la hora de comer nos ofrecerían información de restaurantes y lugares donde comer próximos a nuestra ubicación. Si tenemos planificada una cita, nos avisa antes de que llegue la hora en función de la congestión del tráfico o del tiempo que tardamos en ir, ya sea en transporte público o en vehículo privado, según el caso.

Lo mismo para nuestro ocio o consumo de información. Si sabe que nos gusta un determinado deporte, que somos fans de un grupo de música, etc. nos puede avisar de eventos que tengan que ver con nuestros gustos y se celebren en nuestra ciudad. No es información que nosotros solicitamos, pero en función de los algoritmos utilizados por el navegador, entiende que coinciden con nuestros gustos e intereses.

El uso de Big Data para mejorar la planificación de la ciudad

Here

No todos los datos generados se pueden interpretar de igual manera. Dejamos otros rastros cuando sacamos dinero de un cajero, realizamos una compra desde nuestro smartphone, compartimos un contenido en las redes sociales, etc. No significa que sean datos que puedan comprometer nuestra seguridad, sino más bien que se ha realizado una operación. Datos desestructurados que necesitan de herramientas que ayuden a poner en contexto para poder obtener patrones que sean de utilidad a la hora de obtener conclusiones.

Todos estos datos se pueden utilizar y analizar a través de herramientas de Big Data para ver cómo se está comportando la población, qué movimientos hace o qué necesidades tiene la ciudad en un momento concreto. Esto permite hacer una planificación más inteligente de los recursos, más eficaz, de manera que los ciudadanos tengan acceso a ellos cuando los necesitan.

Aquí podemos utilizar el Big Data para calibrar la necesidad de transporte público en un área de la ciudad, pero también otros aspectos como de farmacias, centros de salud, etc. en función de los datos que los usuarios van dejando a su paso. En definitiva, obtener los patrones necesarios para dar cobertura a las demandas de los ciudadanos que viven o visitan la misma.

En Espacio Lumia

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