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Se il telefonino, oltre a rivelare la nostra posizione, come già fa, consentisse anche di rivelare chi siamo, cosa ci piace, le nostre abitudini? Non si tratta di una ipotesi fantascientifica, anzi, di una realtà: un team di ricercatori della Columbia University diretto da Tony Jebara ha infatti messo a punto un sistema ‘agnostico’ che, basandosi sull’analisi degli spostamenti quotidiani di un individuo attraverso i movimenti del telefonino, è in grado di stabilire con precisione sesso, età, reddito, livello di studio, stile di vita.
Il sistema è gestito da Sense Network, una start up con sede a Mountain View: i responsabili della società spiegano che le tecnologie in grado di tracciare i movimenti di un cellulare sulla rete esistevano già, ma non erano abbastanza precisi. L’arrivo del GPS, poi, ha reso tutto più facile: i telefonini diffondono infatti a una miriade di applicazioni le coordinate di latitudine e longitudine. Ma neanche questo è abbastanza.
Qui entra quindi in gioco il motore di intelligenza artificiale, che analizza questi flussi di dati in forma anonima, ne deduce un insieme di caratteristiche individuali e le suddivide in categorie predefinite (età, sesso, reddito, ecc.).
Gli algoritmi su cui si basa il sistema, spiegano i ricercatori, sono assolutamente liberi da ‘preconcetti’ umani in realtà incerti e fuorvianti: se il telefonino è spesso in un salone di bellezza, ad esempio, non necessariamente esso apparterrà a una donna.
L’età, ad esempio, viene calcolata in base alla velocità degli spostamenti: i giovani si muovono spesso, velocemente e in maniera imprevedibile, i più anziani lentamente e in modo più regolare.
Il sistema sarà inoltre in grado di fornire percentuali statistiche sulle abitudini alimentari, o ancora di determinare se una persona è affezionata a un determinato marchio o è, invece, un consumatore ‘casuale’.
Ecco perché Sense Network – che è appena passata sotto il controllo della venture capital Intel Capital – si rivolge soprattutto alle agenzie pubblicitarie e ai professionisti dell’eCommerce, ma – visti gli usi potenzialmente infiniti – anche agli sviluppatori indipendenti che possono creare applicazioni ludiche o di utilità sulla base di questi dati. A un pendolare che viaggia ogni giorno per 40 minuti si può ad esempio proporre un filmato che dura esattamente il tempo del suo tragitto quotidiano.
A New York, ad esempio, è stato sperimentato il servizio CabSense che, sulla base dell’ora e del quartiere, indica l’incrocio dove si ha più possibilità di trovare un taxi.
I dirigenti di Sense Network sognano comunque un gemellaggio con Google, che potrebbe far transitare sulla loro piattaforma le ricerche effettuate dal cellulare per ottenere risultati ancor più su misura.