Предугадать будущее местонахождение пользователя смартфона станет быть может, в случае если проанализировать прошлые перемещения человека, информацию о исходящих и входящих звонках, применяемые приложения, и данные, покинутую им в соцсетях, включая «чек-ины» в конкретных местах, сведения и интересы о приятелях.Участие в опробованиях приняли 200 человек, и в среднем программа смогла угадать, где окажется человек через 24 часа с точностью до двадцати метров.
Однако, по словам исследователя, результаты опыта заслуживают внимания, по причине того, что «мы по сути используем синхронизированный ритм города для большего интеллектуального понимания».Все это, очевидно, никакая не тайна, а «информация из открытых источников», к тому же практически в каждом мобильном устройстве имеется приемник GPS. А вдруг нет, вычислить расположение абонента возможно по геолокационным данным точек Wi-Fi и антенн сотовой связи.Мусолеси признает, что 200 участников опыта, быть может, не достаточно для оценки возможностей его разработки, поскольку все они живут в радиусе 30 миль от швейцарской Лозанны, и по большей части являются «студентами, людьми и учёными, каковые достаточно предсказуемы в любом случае».
Разработка метода предсказания поведения пользователей мобильных устройств ведется в ходе конкурса Mobile Data Challenge, спонсором которого выступает "Нокиа". Цель изучения – создать набор для разработчиков, благодаря которому они смогут интегрировать новый метод в создаваемые приложения. Начальник проекта Мирко Мусолеси приводит таковой пример: допустим, двое друзей почти всегда обедают в китайском ресторане около офиса, но временами выбираются в итальянский ресторан, расположенный через две улицы. В то время, когда один из друзей оказывается в итальянском ресторане, метод применяет эти сведенья, дабы угадать, что второй приятель вероятнее также в том направлении отправится.
Информацию о возможных замыслах человека на ближайшие дни окажутся нужны рекламодателям и маркетологам, дабы «повысить точность таргетирования» – заранее советовать услуги и конкретные магазины в том районе, где будет пребывать их потенциальный клиент. Они же окажут помощь правоохранителям предвещать вероятные места совершения правонарушений.А также в случае если внезапно человек во вторник вечером зашел в магазин, а не отправился в тренажерный зал, как он в большинстве случаев делает сейчас, запутать метод не удастся. Он же знает, что рядом с человеком находятся его приятели, с которыми он постоянно посещает тренажерный зал.
Программа учтет данный факт, и сделает верное предсказание: из магазина они совместно отправятся на тренировку.Английские ученые внесли предложение метод, скорее предвещающий, куда направится хозяин смартфона.
Изучения, ведущиеся в Школе компьютерных наук Бирмингемского университета, продемонстрировали, что предугадать будущее местонахождение пользователя станет быть может, в случае если проанализировать прошлые перемещения человека, информацию о исходящих и входящих звонках, применяемые приложения, и данные, покинутую им в соцсетях, включая «чек-ины» в конкретных местах, сведения и интересы о приятелях.