La información es algo que se genera de manera instantánea y en cantidades tan grandes sólo logramos procesar cerca del 20% de ella, como consecuencia un gran volumen de información que puede llegar a ser crucial en algún momento es desaprovechada.
Big Data se encarga de aprovechar todo ese volumen de información y plantea modelos de predicción para muchos aspectos de la vida, desde la posibilidad de lesión de un jugador de fútbol hasta una emboscada dentro de un conflicto bélico.
Recuerdan la película Minority Report, de Tom Cruise, en la que era posible detener y encarcelar a una persona antes de que siquiera tuviera la intención de cometer un delito, todo gracias a una interfaz con la que contaba la policía. Bien, parecería que este proyecto está sacado de ese filme, sin embargo aquí estaríamos hablando de un algoritmo y no de tres videntes.
Dicho algoritmo se alimenta de información que le permite relacionar sucesos, personas y actividades dando como resultado la posibilidad de prevenir delitos, identificar zonas conflictivas o seguir a sospechosos; la información que alimentaría a este programa es derivada de la monitorización de la actividad de los teléfonos móviles.
Estamos hablando de un gran paso en la prevención del crimen, sin embargo podría para los usuarios de smartphones o teléfonos celulares, provocar una sensación de vivir dentro de una especie de Big Brother.
Mirco Musolesi destacado ganador del Desafío Nokia, reconocido por su trabajo de procesamiento de datos y creación de modelos predictivos sobre los hábitos de usuarios, comenta que la actividad de los smartphones de un determinado sector puede servir para generar alertas que indiquen que se va a producir un delito y, como prueba de ello, basta recordar el proyecto que lo hizo ganador del desafío mencionado con antelación; en el 25 voluntarios en Suiza aceptaron la monitorización de la actividad en su móvil, ello incluía datos del GPS, mensajes de texto enviados o recibidos, historial de llamadas. Con todo ello Musolesi fue capaz de generar un modelo predictivo con el que podía identificar con un asombroso margen de error de 20 metros cuadrados el lugar al que los voluntarios se iban a dirigir.
Se podría pensar que no se necesita mucha “ciencia” para identificar los hábitos de una persona monitoreando su GPS, sin embargo aún eliminando esa variable, el algoritmo era capaz de seguir funcionando, claro está que lo único que aumentaba era el margen de error. Aunque agregando información de personas allegadas al sujeto de estudio este margen volvía a disminuir.
Hasta aquí sólo hemos hablado de que el algoritmo puede servir para saber en dónde están nuestros amigos, familiares, jefe, empleados y un largo etc. pero ¿Y como se puede implementar para el control de delitos?
Bien según Musolesi, toda la información que generamos puede ser susceptible de analizarse y procesarse a pesar de que el GPS de nuestro equipo esté desactivado, éste sigue generando información gracias a que cada estación base por la que pasamos también está georreferenciada. Y por ello Si se aplicase un seguimiento sobre sospechosos o personas bajo investigación, bajo su punto de vista, podrían evitarse actos delictivos.
Está forma de prevenir delitos suena más que atractiva, sin embargo resulta inevitable imaginar que traspasa la barrera de la privacidad, por lo que para su implementación se hace más que necesaria una legislación adecuada.
A pesar de los “impedimentos” éste desarrollador e investigador tiene la intención de seguir por este camino y solicito nuevos datasets a Nokia para aumentar el volumen de información a procesar. Adicional a ello quiere desarrollar un API que permita a los desarrolladores explotar toda esta información y, quizás, ofrecer a los usuarios algo como Foursquare pero predictivo.
¿Utilizarias este servicio? ¿Qué opinas?
Fuente: Forbes
