Телефони зможуть передбачити, куди ви підете

Телефони зможуть передбачити, куди ви підете

Окрім простого відстежування - де ви були і де зараз знаходитеся - ваш смартфон зможе незабаром знати, куди ви підете далі. Це стане можливим завдяки записам про те, що роблять ваші друзі.


Дослідники з Великобританії придумали алгоритм, який відстежує ваші власні пересування і коригує відхилення за прикладом людей вашої соціальної групи(маються на увазі люди, включені в список контактів в смартфонах один одного).

Цей метод напрочуд точний. У дослідженні, в якому брали участь 200 добровольців, система передбачала з точністю менше 20 метрів місце, де людина виявиться через 24 години. Експерименти тривали 18 місяців.

Технологія помилялася на 1000 метрів, намагаючись передбачити напрям особи, використовуючи тільки минулі переміщення людини, не досліджуючи дії друзів, відмічає Мирко Мусолеси(Mirco Musolesi), вчений з Бірмінгемського університету(University of Birmingham), очолюючий дослідження.

Він попереджає, що, можливо, 200 учасників експериментів не відбивають загального стану справ, оскільки усі вони жили в межах 30 миль в швейцарській Лозанні, і були в основному студентами, дослідниками і людьми, які досить передбачувані у будь-якому випадку. Проте, за його словами, результати заслуговують на увагу, тому що ми по суті використовуємо синхронізований ритм міста для більшого інтелектуального розуміння.


Попри те, що створений ученими алгоритм прогнозування є все ще дослідницьким прототипом, описані дії можуть стати благом для операторів мобільного зв'язку, якщо система отримає ширше застосування. Маючи такі дані, вони зможуть давати чіткіші рекомендації або оголошення по ресторанах і магазинах біля місць, куди ви, ймовірно, підете. Група учених планує побудувати на основі алгоритму платформу.

Мирко Мусолеси пояснив, як працює технологія. Якщо, приміром, Сьюзен ходить з будинку в спортзал кожен вівторок о 7 годині вечора по певному маршруту, алгоритм прогнозування, грунтуючись тільки на її минулих переміщеннях, не зможе передбачити, що в певний вівторок вона попрямує в торговий центр. Але, помітивши, що її близькі друзі Джо і Боб тусуються там того ж дня, алгоритм Мусолеси зможе визначити, що Сьюзен, ймовірно, піде в спортзал після прогулянки по центру. Звички і характер друзів схожі, тобто, виходячи з цих спостережень можна почерпнути немало інформації. Природно, що прогнози можуть бути ще точнішими, якщо двоє часто проводять час один з одним.

Витоки дослідження тягнуться з середини 2000-х років, коли вивчалися ідеї про соціальні взаємодії за допомогою персональних пристроїв.