Il tuo smartphone sarà in grado di predire i tuoi spostamenti

Pubblicità personalizzate che trovano quello che vorresti comprare prima ancora che tu inizi a cercarlo, discovery engine che ti servono su un piatto d’argento digitale i contenuti di tuo interesse mentre tu ancora sorseggi il primo caffè della mattina, servizi come Google Now che ti tappezzano la giornata con notifiche calibrate a seconda dei posti che tendi a frequentare e agli orari della tua tabella di marcia quotidiana. Da un po’ di tempo a questa parte, sembra che uno degli obiettivi principali delle nuove tecnologie sia quello di dimostrarci quanto monotona e prevedibile sia la nostra esistenza.

Ora, un gruppo di ricercatori della Università di Birmingham ha studiato un algoritmo che consentirà, utilizzando dai raccolti dal tuo smartphone, di sapere in anticipo quando e dove ti muoverai nel corso della giornata.

“Lo studio dell’interdipendenza tra il movimento umano e i legami sociali degli individui è una delle aree di ricerca più interessanti nel campo delle scienze sociali computazionali. Già in precedenza, degli studi hanno dimostrato che il movimento umano è in una certa misura prevedibile su diverse scale geografiche” si legge nel paper “Uno degli interrogativi ancora aperti è come migliorare questo tipo di previsioni sfruttando le informazioni aggiuntive che abbiamo a disposizione. In particolare, una delle questioni chiave è come caratterizzare e utilizzare la correlazione che intercorre tra i movimenti degli amici e dei conoscenti per incrementare l’accuratezza degli algoritmi predittivi.”

Lo studio è stato condotto tra le pareti dell’Università di Birmingham, ma i tre nomi che siglano il paper sopracitato sono tutti italiani: Manlio De Domenico, Antonio Lima e Mirco Musolesi . In soldoni, l’obiettivo della loro ricerca era lo sviluppo di un algoritmo che fosse in grado di prevedere con un certo grado di affidabilità i movimenti di una persona sfruttando i dati di geolocalizzazioni forniti dal suo cellulare e da quello dei suoi conoscenti. Per fare ciò, il team di ricerca si è affidato ai dati raccolti nell’ambito del Nokia Mobile Data Challenge. Si tratta di dati condivisi da 200 volontari residenti nella zona di Losanna, in Svizzera, che tra il 2009 e il 2011 hanno acconsentito a rendere noti i dati sui propri spostamenti quotidiani.

Basandosi su questo database, i ricercatori di Birmingham hanno messo a punto un algoritmo capace di prevedere gli spostamenti dei ragazzi combinando le informazioni relativi ad altri individui. Quando venivano utilizzati i dati derivanti dal tracciamento degli altri utenti, era possibile indovinare il punto esatto in cui l’individuo si sarebbe trovato a 24 ore di distanza, con uno scarto medio di 20 metri. Se invece per la predizione venivano impiegati solo i dati relativi al soggetto in esame, questo scarto poteva aumentare fino a 1000 metri.

Certo, Musolesi e colleghi ci tengono a precisare che il campione in esame era costituito in gran parte da studenti, ricercatori e persone con una vita piuttosto prevedibile, ma il risultato rimane stupefacente. E, piaccia o meno, potenzialmente rivoluzionario per chi basa il proprio business sulla calibrazione di pubblicità mirate geolocalizzate.

Lo studio condotto dai tre scienziati è importante per una serie di ragioni. La prima di interesse puramente sociale: i risultati degli esperimenti condotti con il nuovo algoritmo rivelano infatti qualcosa di inaspettato sull’effettiva importanza dei legami sociali nella vita di tutti i giorni e, transitivamente, su quanto la nostra quotidianità sia concretamente influenzata dalla presenza e dal comportamento delle persone con cui interagiamo. Per farla semplice, si potrebbe ipotizzare che, in una certa misura, il comportamento di una persona sia assai più prevedibile quando è questa è in compagnia.

Naturalmente, come anticipavo prima, questo studio ha un’enorme importanza anche a livello commerciale. L’esplosione di nuovi sistemi pubblicitari basati sul geotargeting e sulle offerte mirate in tempo reale ha reso di fondamentale importanza conoscere nel dettaglio le abitudini di un individuo, le sue interazioni sociali e i posti da lui frequentati. Un algoritmo che consente di prevedere gli spostamenti di una persona e di correlarli a quelli dei suoi contatti, potrebbe essere utilizzato per lo sviluppo di ad e raccomandazioni ultrapersonalizzate, che ad esempio potrebbero raggiungere il bersaglio anche nel caso in cui questo non abbia segnalato la sua posizione, o non sia localizzabile tramite GPS.

Perché uno scenario simile si possa aprire, tuttavia, l’algoritmo deve essere implementato e testato su dataset più grandi, studiando più a fondo la correlazione tra i legami sociali tra gli individui e la prevedibilità della loro vita quotidiana.

Che dite? Non vi piace l’idea di essere spiati da un Cavallo di Troia tascabile a forma di smartphone? In questo caso, fareste meno a spegnere il vostro smartphone e ripescare dal cassetto il vostro vecchio, indistruttibile e innocuo Nokia 3310.

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