¿De qué sirve que todos siempre sepan dónde estamos y a dónde vamos?

Por ejemplo, a la hora de colgar estados, fotos o gustos en Facebook.

Todo ello quizá nos conducirá a redefinir los límites de la privacidad, en una sociedad cada vez más interconectada.

Una de las ventajas aparejadas a la pérdida de esa intimidad tiene que ver con el hecho de que en todo momento sepan dónde estamos, a dónde vamos, cuánto tiempo estamos en un sitio, a qué velocidad nos movemos, etc. Todo gracias al hecho de que llevamos dispositivos de geolocalización en nuestro bolsillo en forma de smartphone.

Pero esto no ha hecho más que empezar, aquí ya elucubro sobre las consecuencias que ello podría tener, por ejemplo, en el turismo, o en los seguros de los coches, o en que la empresa de mensajería UPS sea mucho más eficiente, optimizando más que nunca sus trayectos: la ruta más eficiente se determina en parte en función de los datos de entregas anteriores, perfectamente monitorizadas.

AirSage procesa diariamente 15.000 millones de registros de geolocalización de los desplazamientos de millones de usuarios de telefonía móvil, a fin de elaborar informes en tiempo real sobre el tráfico de más de cien ciudades de Estados Unidos. Sense Networks y Skyhook usan estos datos para determinar cuáles son las zonas de la ciudad con la vida nocturna más animada, o para estimar el número de asistentes en una manifestación (se acabó lo de ha mil manifestantes; 300 según la Guardia urbana, 100 según el medio de comunicación contrario a la naturaleza de tales manifestaciones).

Todavía la verdadera revolución está por llegar. Sandy Pentland, director del Laboratorio de Dinámica Humana del MIT, y Nathan Eagle han sido pioneros de lo que ya denominan reality mining (minería de la realidad): extraer inferencias y predicciones sobre el comportamiento humano en función de las enormes cantidades de datos procedentes de los teléfonos móviles. Por ejemplo, para predecir quiénes han contraído la gripe antes de que ellos lo sepan (al estilo Google Flu Trends).

Eagle también ha usado esta clase de datos de más de 200 operadores en más de cien países del mundo para averiguar cosas como las veces a la semana que hace la colada una familia.

Viktor Mayer-Schonberger y Kenneth Cukier en el libro Big Data abundan en lo que está por llegar:

Las próximas fronteras de la datificación son más personales: nuestras relaciones, experiencias y estados de ánimo. (…) Estos usos de los datos se hallan aún en estado embrionario (…) Los usos potenciales son extraordinarios. Una serie de empresas de nueva creación han estudiado adaptar la gráfica social para utilizarla como señales que permitan establecer valoraciones crediticias. La ida es que “dios los cría y ellos se juntan”: las personas prudentes hacen amistad con gente de mentalidad parecida, mientras que los derrochadores incurren juntos en impago. Si sale bien, Facebook podría convertirse en el próximo FICO, el organismo de calificación crediticia.

DataSift y Gnip han llegado a un acuerdo con Twitter para analizar los tuits, recurriendo a veces a una técnica llamada análisis de sentimientos, a fin de almacenar comentarios de clientes o valorar el impacto de las campañas de marketing. Hace un tiempo os hablaba de un sistema similar para analizar lo mismo en la blogosfera: Umbria: leyendo miles de blogs al día para saber cómo piensa la gente.

Y un poco más adelante, los datos incluso podrían surgir de los objetos cotidianos. Desde asientos que datifican nuestro culo hasta lo que está planeando GreenGoose, una firma start up de San Francisco, que vende diminutos sensores de movimiento para que puedan instalarse en objetos cotidianos, como un paquete de hilo dental, una regadera o un paquete de arena para gatos, por ejemplo, lo que nos aportaría una información inédita hasta el momento acerca de, respectivamente, la higiene dental, el cuidado de las plantas y el cuidado de las mascotas.

Fuente: xatakaciencia.