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Esteban Moro, coorganizador del NetMob 2015

“Con el móvil se estudian comportamientos humanos a un nivel espacial y temporal sin precedentes”

Esteban Moro, profesor del departamento de Matemáticas de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), es especialista en marketing viral y redes sociales. Junto a otros investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EE UU) y la Universidad Católica de Lovaina (Bélgica) ha organizado NetMob 2015, el congreso más importante del mundo en el análisis científico de datos de móviles y su aplicación a problemas económicos y sociales, celebrado del 7 al 10 de abril en el MIT Media Lab (Cambridge, EEUU).

El profesor Esteban Moro (segundo por la izquierda), junto a otros tres organizadores del NetMob 2015: Yves-Alexandre de Montjoye (MIT), Alex ‘Sandy’ Pentland (director del Laboratorio de Human Dynamics del MIT Media Lab) y Vincent Blondel (rector y profesor de la Universidad Católica de Lovaina). / UC3M

¿Qué datos ofrece un móvil sobre su usuario?

El móvil que llevamos en nuestro bolsillo se ha convertido en un sensor ubicuo y muy interesante para conocer cómo se comportan las personas y, por agregación, nuestra sociedad: recoge datos de cómo, cuándo y con quién nos comunicamos, dónde estamos o cómo nos movemos. Esto hace que sea posible estudiar el comportamiento humano y de nuestra sociedad a un nivel espacial, temporal y social sin precedentes. Esto puede llevar por ejemplo a comprender cómo se propaga la información o las epidemias en nuestra sociedad, cómo mejorar el transporte en las grandes ciudades o cómo ayudar a las autoridades en situaciones de emergencia.

¿Cuáles son los sensores más interesantes del smartphone a la hora de obtener datos?

Por supuesto, el 'sensor' más importante es el que proviene de las llamadas, es decir, el teléfono informa desde la celda (torre o estación) desde la cual se está realizando o recibiendo la llamada. Esto permite saber cómo, dónde y con quién nos comunicamos. Pero los otros sensores dan también mucha información. Por ejemplo, el GPS para geolocalizar nuestros mensajes en aplicaciones. Otros ejemplos son los acelerómetros de los smartphones que, además de mejorar la experiencia de usuario, se están utilizando para detectar enfermedades como el parkinson.

"El teléfono informa desde la celda o estación de cómo, dónde y con quién nos comunicamos"

¿Los nuevos teléfonos inteligentes podrán incorporar más sensores de otro tipo?

Sí, podrán en un futuro, pero lo que parece ser tendencia ahora es que los teléfonos inteligentes gestionen los datos de otros dispositivos (wearables). Esto sobre todo lo vemos en aplicaciones en salud.

¿Supone un problema para la intimidad de las personas analizar este tipo de datos?

En la mayoría de las aplicaciones, el usuario es informado de que se van a utilizar esos datos, como ocurre en las aplicaciones de redes sociales como Facebook o Twitter. Normalmente el acceso a esos datos tiene una contrapartida para el usuario (recomendación de lugares, búsqueda de información, etc) y por eso el usuario deja acceder a sus datos. En otros contextos, los datos son agregados a niveles espaciales y temporales que no permiten 'desanonimizar' al usuario individualmente, tal y como requieren las leyes de protección de datos. Sin embargo, es importante que el usuario conozca quién y cuándo utiliza esos datos. En la conferencia Netmob hay muchos grupos que participan que trabajan en el área de privacidad, es decir, cómo conseguir que los usuarios conserven su privacidad a la vez que las empresas y administraciones utilizan los datos para aplicaciones tan importantes como epidemias, situaciones de emergencia, fraude, etc.

¿Qué problemas sociales se podrían abordar con el análisis de este tipo de datos?

El acceso a grandes bases de datos de telefonía (sobre todo móvil) ha cambiado nuestra manera de observar la sociedad. Por ejemplo, ahora se pueden estudiar los movimientos o las interacciones sociales de millones de personas o de una ciudad entera. Esto permite tener casi en tiempo real datos de cómo se produce el movimiento de las personas, cuántas de ellas comparten el transporte público o cómo se comunican. Los principales problemas que se estudian están relacionados con problemas sociales (segregación en las ciudades, mejora del transporte en las ciudades, recomendación de lugares que visitar, detección de eventos), problemas económicos (detección de indicadores económicos, pobreza, desempleo, economía sumergida, geomarketing), problemas de seguridad (crimen, prevención y gestión de situaciones de emergencia) o problemas relacionados con salud.

"Ahora se pueden estudiar los movimientos o las interacciones sociales de millones de personas o de una ciudad entera"

En este congreso también se habla de cómo utilizar estos datos para el desarrollo. ¿En qué consiste esta iniciativa?

Mientras que en los países desarrollados los datos de telefonía móvil complementan los datos que las agencias o gobiernos disponen acerca del censo de la población, de cómo nos movemos… en países en vía de desarrollo no existen esos datos o son difíciles de conseguir. Por ejemplo, en algunos países en África no hay un censo preciso de la población, aunque la penetración de la telefonía móvil es alta. Por eso, el uso de los datos de telefonía móvil puede ayudar a conocer el censo de la población, los patrones de movilidad de la gente para estudiar cómo se propaga una epidemia o estimar los niveles de paro a partir de los niveles de actividad en las diferentes zonas de un país. En el congreso hay una parte muy importante en la que Orange y agencias como el Banco Mundial, Naciones Unidas han liberado datos de llamadas en Senegal para que los investigadores propongan nuevas ideas para su estudio y aplicación en problemas de transporte, energía o salud.

¿Tener un teléfono inteligente puede ayudar a conseguir una ciudad más inteligente?

Los datos de telefonía permiten acceder a la movilidad e interacciones sociales de las personas casi en tiempo real. Esto permite conocer mejor cómo los habitantes de una ciudad interaccionamos con el entorno y, por tanto, ayuda a conocer mejor cómo se ocupan las zonas de una ciudad, qué respuesta tienen los cambios que se producen en el transporte, qué eventos están sucediendo y cuál es su impacto, etc. Todo ello, evidentemente, se está utilizando actualmente en muchas ciudades para mejorar su organización y gestión.

En este congreso también se comentan aplicaciones en el ámbito de la economía. ¿Cuáles le llaman más la atención?

Las llamadas de teléfono permiten conocer el comportamiento de una persona, que está limitado por su situación socio-económica. Por ejemplo una persona que trabaja realiza a lo largo del día dos movimientos muy predecibles: de casa al trabajo y del trabajo a casa. Por eso, muchos investigadores están intentando descubrir el estado socioeconómico de una persona a partir de las llamadas de teléfono. Y esto tiene dos aplicaciones que llaman la atención: por ejemplo varios grupos están intentando predecir la probabilidad de impago de un crédito dado a una persona a partir de las llamadas de teléfono. Otros grupos intentan predecir si una persona está en paro o no a partir de los datos de telefonía móvil y poder decir algo sobre el nivel de paro de barrios o ciudades.

¿Disponemos de capacidad de cálculo suficiente para analizar los ingentes volúmenes de información actuales?

El volumen de los datos limita el tipo de análisis de se puede hacer sobre esas grandes bases de datos. Pero cada vez menos, ya que muchos de los algoritmos que se utilizan están siendo adaptados a este gran volumen (o velocidad de aparición) de los datos.

¿Cuáles son las principales retos o tendencias en esta área de investigación?

Por supuesto, un área importante para investigadores, gobiernos y empresas es el de la privacidad. Es un problema interesante: cómo conseguir que no se pueda 'desanonimizar' a un usuario en una gran base de datos conservando al mismo tiempo su potencial.

¿Qué supone organizar un congreso como éste?

Mucho trabajo y por supuesto un honor. En el congreso tenemos participantes de los cinco continentes, de diferentes ramas del conocimiento, de compañías privadas como Telefónica, Orange, Google, de agencias como el Banco Mundial, UNICEF, Naciones Unidas y universidades como el propio MIT, Harvard, Oxford, etc.

¿Cómo es el MIT Media Lab por dentro?

Es un centro de investigación diferente. Aquí lo principal es intentar investigaciones interdisciplinares en las que converjan ramas del conocimiento tan diferente como la física, las matemáticas, las sociología o artísticas como la arquitectura, la visualización, etc. Es por tanto un sitio singular, donde convergen las aplicaciones más inmediatas como la búsqueda de 'the next big thing'.

Fuente: UC3M
Derechos: Creative Commons

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