Cada día se generan grandes cantidades de
información de las que apenas un 20% es procesado y almacenada de manera
estructurada en bases de datos, por tanto, desaprovechamos grandes volúmenes de
información con los que podríamos plantear modelos de explotación de datos
mucho más complejos e intentar resolver cuestiones o preguntas cada vez más
elaboradas.
Precisamente, el Big Data se encarga de aprovechar y exprimir los
datos y plantear modelos que permitan predecir el crimen, pronosticar un ataque
dentro de un conflicto bélico o prevenir las lesiones de un equipo de Rugby.
En el campo de la prevención del crimen cada vez
son más los proyectos que intentan correlacionar todo tipo de datos para
detectar con antelación posibles zonas conflictivas o realizar el seguimiento
de sospechosos y aunque pueda parecer sacado de Minority Report parece que cada
vez estamos más cerca de prevenir el crimen mediante algoritmos de computación
y prueba de ello es el trabajo de un investigador de la Universidad de
Birmingham que ha desarrollado un algoritmo capaz de predecir el crimen gracias
a la monitorización de la actividad de los teléfonos móviles.
Mezclar dentro de una misma investigación
“prevención del crimen”, “vigilancia” y “telefonía móvil” parece acercarnos a
una especie de universo orwelliano vigilado por el gran hermano y, la verdad,
es que es la sensación que te deja conocer el planteamiento de Mirco Musolesi
(que ha sido ganador del Desafío Nokia, precisamente, procesando datos de
actividad de teléfonos móviles y creando modelos predictivos sobre los hábitos
de los usuarios).
Según Musolesi, la actividad de los teléfonos
móviles de un determinado sector puede servir para generar alertas que indiquen
que se va a producir un delito y, como prueba de ello, basa esta teoría en el
estudio que le ha hecho ganador del Desafío Nokia. Monitorizando la actividad
de 25 voluntarios en Suiza, es decir, capturando los datos del GPS de sus
smartphones, los mensajes de texto que enviaban o recibían o las llamadas que
realizaban (el histórico de números de teléfono a los que llamaron o de los que
recibieron llamadas), este investigador fue capaz de procesar la información y
generar un modelo predictivo con el que pronosticar dónde se iban a dirigir
estos voluntarios o dónde iban a estar (y además con una precisión de 20 metros
cuadrados).
Quizás alguien pueda pensar que capturando los
datos del GPS es bastante sencillo adivinar dónde está alguien porque, más o
menos, todos respondemos a los mismos patrones o costumbres (ir a la oficina, ir
al supermercado, etc.); sin embargo, eliminando los datos del GPS, el algoritmo
seguía ofreciendo
Predicciones aunque con márgenes de error algo
más grandes pero, aún así, acotados a espacios de 1.000 metros cuadrados. Pero
añadiendo datos procedentes de amigos o personas cercanas con los que se tenía
relación, la precisión podía volver a mejorarse.
¿Y qué tiene que ver todo esto con el crimen?
Para Musolesi, toda la información que generamos puede ser susceptible de
analizarse y procesarse y, claro está, el uso de los terminales móviles genera
información aunque apaguemos el GPS del smartphone puesto que cada estación
base por la que pasamos también está georreferenciada.
Si se aplicase un seguimiento sobre sospechosos o
personas bajo investigación, bajo su punto de vista, podrían evitarse actos
delictivos aunque, lógicamente, este tipo de técnicas cruzan la línea de la
privacidad de los usuarios.
Aún así, el investigador quiere seguir caminando
por esta senda y ha solicitado nuevos datasets a Nokia para aumentar el volumen
de información a procesar y, además, también quiere desarrollar un API que
permita a los desarrolladores explotar toda esta información y, quizás, ofrecer
a los usuarios servicios que permitan predecir dónde se encontrarán sus amigos
en una hora concreta (algo así como una especie de pre-check-in bastante
inquietante).
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