Освен да проследяват къде сте били и къде сте, смартфоните може скоро да знаят и къде отивате – отчасти чрез запаметяване и анализиране на това какво правят приятели ви. Изследователи във Великобритания създадоха алгоритъм, който следва вашите маршрути, като коригира възможността за грешка с коефициент на маршрутите на хората в контактната ви група (за това трябва да сте определени като взаимни контакти в смартфоните си). Методът работи изключително точно – при изследвани 200 души, отклонението бе под 20 метра при прогноза къде ще бъде лицето след 24 часа, като при опит системата да предвиди посоката на един субект на база единствено предходните му маршрути, усреднената грешка е 1000 метра, сподели компютърният инженер Мирко Мусолези, ръководител на проучването.
Той все пак уточни, че 200-те участника в проучването не представляват представителна извадка. Също така, повечето от тях са „предимно студенти, изследователи и като цяло достатъчно предвидими, що се отнася до движението“ хора, живущи в Давос, на около 50км от Лозана, Швейцария. Дори и така, резултатите са важни, тъй като се изследва синхронизираният живот в града, допълва Мусолези.
Макар да не е стигнал завършена фаза, алгоритъмът може да бъде от голяма полза на операторите на мобилни мрежи. Така например компаниите, които ползват и притежават тази информация, биха могли да правят препоръки и реклами на близки локации, където има вероятност да отидете. Екипът на Мусолези възнамерява да разработи платформа, базирана на алгоритъма.
Този документ е част от Mobile Data Challenge, спонсорирана от Nokia. Там бирмингамската група спечели 3000 евро. Всички проекти използваха данни от 200 доброволци, които се съгласиха тяхното местоживеене, модели маршрути, използвани приложения и др. да бъдат наблюдавани за 18-месечен период, който приключи в края на 2011г.
Мусолези обясни с пример как моделите на маршрути на вашите познати се използват, за да се направи прогноза за вас – ако Сюзън отива от дома си до фитнеса всеки вторник в 19:00 с определен маршрут, предсказващият алгоритъм, базирайки се само на миналите и курсове, може да бъде заблуден, в случай, че тя направи странична разходка до друго място. Обаче, когато забележи, че нейните приятели Джо и Боб са на обичайните си за деня места, алгоритъмът може да определи, че Сюзън е много вероятно да отиде до фитнеса, след като свърши предната си работа. Навиците и маршрутите на познатите са силно свързани, а прогнозите ще могат да станат още по-прецизни, когато двама души прекарват повече време заедно.
Изследването започна от проект от средата на миналото десетилетие, също спонсориран от Nokia, чиято цел бе да събере информация за социалните връзки между персоналните мобилни устройства. Това се случи и преди днешната ера на смартфоните. „Вълнуващо е да се видят някои тенденции и предходни резултати от предходните ни проекти“, каза Алекс „Санди“ Пентланд, директор на Масачузетския технологичен институт, позовавайки се на изследването в Швейцария.
Той също така добави, че при напредъкът в областта, компании, правителства и изследователи са още повече длъжни да защитават неприкосновеността на информацията, използвайки разработената структура.
Discussion about this post