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La computación social es el área de la ciencia de la computación dedicada a estudiar la “capacidad computacional para facilitar los estudios sociales y la dinámica social de las personas, así como el diseño y uso de las tecnologías TIC que toman en cuenta el contexto social” [1]. En palabras más simples, es aprovechar la tecnología que nos rodea (como los dispositivos móviles, las redes sociales, o los sistemas de mensajería) para estudiar el comportamiento de las personas como seres individuales y sociales, de cara a identificar patrones y predecir comportamientos.

Si hay un objeto que en los últimos año ha revolucionado la conducta de las personas, este es el celular. El impacto drástico del uso del smartphone en nuestras vidas ha sido objeto de estudios tanto en sociología, medicina, computación y otras áreas. En este artículo no hablaré de los “peligros” como generar adicción y desórdenes de personalidad [2], sino que de las virtudes o las posibilidades que el celular abre para la investigación y la industria.

En “Semantics in Mobile Sensing” [3], los autores describen cómo surgió el interés por la detección móvil y su evolución hasta hoy. En efecto, a partir de los años ´80, toda una área de la computación móvil y wireless, se ha dedicado a desarrollar sensores y redes de sensores para medir y monitorear fenómenos [3] – es lo que llamamos “mobile sensing” o la “detección móvil”, hasta que en los años ´90 creció el interés por la tecnología wearable (o tecnología que se viste / se lleva puesta). Pero desde la mitad de los años 2000, el límite entre detección móvil y tecnología wearable se ha puesto poco claro y eso principalmente por el desarrollo de los smartphones. En la actualidad, estos dispositivos tienen no solamente una gran capacidad de procesamiento, sino que disponen de múltiples sensores integrados, mientras que nosotros, como usuarios, les entregamos acceso a una cantidad inimaginable de data acerca de nuestro comportamiento, principalmente gracias a las redes sociales y otras aplicaciones móviles.

¿Qué puede detectar un sensor?

La siguiente tabla [4] presenta algunos de los sensores incorporados más frecuentes:

Sensor Función Tecnología Aplicaciones
Acelerómetro Rotación de pantalla Aceleración Sensores de vibración
Luz ambiental Sensor de luz Detectar la intensidad de la luz Ajuste de la luminosidad de la pantalla y ahorro de energía
Cámara Sacar fotos y videos Grabar la escena Análisis de imágenes y colorimetría
Compás digital Compás Medir el campo magnético y el efecto Hall Detectar el campo magnético
Giroscopio Postura del dispositivo Medir el ángulo Determinar la posición
GPS Receptor GPS Radiofrecuencia Posición y hora
Micrófono Conducir la voz Sonido Analizador de espectro para medir sonido y ruido
NFC RFID Comunicación de campo cercano Pagos, venta de entradas, seguridad
Proximidad Sensor fotoeléctrico Detectar la distancia Apagar la pantalla

La capacidad del smartphone puede ser también extendida gracias a sensores externos que permiten medir y monitorear variables adicionales. La siguiente tabla incluye algunos de los sensores externos más comunes [4]:

Sensor Función Aplicación
Sensores químicos Detectar ingredientes químicos y gas Análisis de respiración, matching de perfumes, frescura de alimentos
Sensores fisiológicos Detectar datos fisiológicos Salud, diagnóstico, exámenes corporales
Cámaras 3D Decisión de profundidad Realidad aumentada, control de gestos
Microbolómetro Espectro infrarrojo Imágenes infrarrojas y detección de calor
Barómetro Altura Targeting
Magnetómetro Orientación Navegación direccional

En otra categorización [3], los sensores se clasifican en base a sus propiedades de observación: (1) propiedades espaciales y temporales, (2) propiedades comportamentales y (3) propiedades fisiológicas. A estos sensores físicos o pequeños elementos de hardware, se agregan los “sensores humanos”, que son mucho más potentes en cuanto a la exactitud y la capacidad de entregar información de comportamiento ocupando las redes sociales que estamos usando, como Facebook, Twitter o YouTube.

¿Qué tanto dice nuestro celular de nuestro comportamiento?

Si trabajas en marketing o en experiencia cliente, seguramente te ha tocado llevar a cabo estudios cuantitativos y cualitativos, a través de entrevistas, focus groups, encuestas o haciéndote amigo de alguien del área de business intelligence (BI) para que analize gran cantidad de data de los clientes hasta altas horas de la madrugada. O quizás hasta pensaste que el neuromarketing logrará hacerte entender lo que está pasando en la mente de tu usuario o cliente. A continuación veremos algunos ejemplos de lo que el celular puede decir del comportamiento de las personas.

Tomemos un caso del mundo financiero. Entender cómo gastan las personas y las parejas es relevante para el marketing, desde el punto de vista de la adquisición de clientes y la retención [5].

En un estudio realizado durante un año con 52 personas (26 parejas), los investigadores compararon la capacidad de un modelo basado en parámetros de detección móvil, con un modelo basado en rasgos de personalidad, para predecir el comportamiento financiero.

Para el modelo basado en rasgos de personalidad, se ocupó el cuestionario Big Five (Modelo de los cinco grandes), ampliamente usado en psicología. Estudios previos citados por los autores mostraron que algunos rasgos de personalidad, como la introversión, la estabilidad emocional y la responsabilidad emocional, están relacionados con decisiones financieras. Para la construcción del modelo, los autores se concentraron en la exploración, la lealtad y los gastos excesivos, y para cuantificarlas, ocuparon las siguientes variables:

  • exploración: calcularon la diversidad de las marcas o los locales donde los participantes compraron;
  • lealtad: calcularon la frecuencia de las compras en los comercios favoritos;
  • gastos excesivos: calcularon el % de gastos realizados versus el presupuesto discretional que los participantes habían reportado en un cuestionario inicial.

Por otra parte, para el modelo basado en interacciones sociales, consideraron:

  • la co-locación, que identificaron a través del Bluetooth,
  • el registro (log) de llamados,
  • el registro (log) de SMS.

Los resultados muestran que el modelo basado en las variables sociales capturadas por el celular, predice con mayor exactitud nuestro comportamiento financiero que el test de personalidad (72% versus 60%):

“These results suggest that socio-mobile feature based models might be able to capture behavioral traits that go beyond the personality variables at explaining the spending behavior.”

Tal como lo podemos ver en el siguiente gráfico, las variables de personalidad son aún menos exactas en cuanto a predecir los gastos excesivos (50%), comparado con el modelo basado en interacciones sociales (69%).

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Una consideración práctica: para llevar a cabo tales estudios, es fundamental preocuparse de la privacidad, la seguridad de la información, obtener el consentimiento informado de las personas y, obviamente, motivarlas para que participen y compartan la data acerca de su comportamiento. Curiosamente, aunque en las encuestas las personas tienden a decir que están preocupadas por la privacidad, en la práctica parece que somos mucho más generosos con nuestra información privada [6].

Desmitificando mitos

Como anécdota, existe o existía una creencia común acerca de la cantidad de amigos y seguidores en redes sociales, como indicador de éxito (o por lo menos en el restringido círculo de marketeros) y de bienestar financiero. Si es algo que no los deja dormir, deberían dejar de preocuparse ya que investigadores del MIT Media Lab [7] no encontraron correlación entre el estatus financiero y la cantidad de contactos únicos en redes sociales y el tiempo pasado en redes sociales:

“Our study shows that counterintuitively, wealthier individuals do not necessarily spend more or less time on meetings and calls, and they also do not necessarily have more friends or contacts”.

Es decir, si tienes mejor estatus financiero, no necesariamente pasas más o menos tiempo en reuniones, hablando por teléfono, y no tienes más amigos o contactos.

Conclusiones

Aprovechando este breve repaso acerca de la detección móvil, mi intención era recordarnos todo lo que nuestro celular “sabe” de nosotros y, en este contexto, poner en perspectiva, lo que ya sabemos acerca de la diferencia entre lo que la persona hace realmente y lo que dice que hace. Los estudios acerca de los hábitos financieros y la capacidad de nuestro celular de predecir nuestro comportamiento son solo algunos ejemplos de aplicaciones prácticas y de las posibilidades que la detección móvil nos abre, como investigadores y profesionales.

Referencias

[1] Wang, F.Y., Zeng, D., Carley, K. M. (2007). Social Computing: From Social Informatics to Social Intelligence. IEEE Intelligent Systems. 22 (2). 79-83.

[2] Pearson, C., Hussain Z. (2015). Smartphone Use, Addiction, Narcissism, and Personality: A Mixed Methods Investigation. International Journal of Cyber Behavior, Psychology and Learning, 5 (1), 17-32. [Revisado el 29 de mayo de 2016].

[3] Yan, Z., Chakraborty, D. (2014). Semantics in Mobile Sensing, pp. 14. [Disponible en línea, revisado el 29 de mayo de 2016].

[4] Chen, C.Y., Chen, Y.H., Lin, C.F., Weng, C.J., Chien, H.C. (2013). A Review of Ubiquitous Mobile Sensing Based on Smartphones, International Journal of Automation and Smart Technology. 4 (1). 13-19.

[5] Singh, V. K., Freeman, L., Lepri, B., Pentland, A.S. (2013). Classifying Spending Behavior using Socio-Mobile Data. HUMAN 2. no. 2. 99-111.

[6] Dinev, T. (2014). Why would we care about privacy? European Journal of Information Systems, 23, 97–102.

[7] Pan, W., Aharony, N., Pentland, A.S. (2011). Fortune Monitor or Fortune Teller: Understanding the Connection between Interaction Patterns and Financial Status. Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT) and 2011 IEEE Third Inernational Conference on Social Computing (SocialCom)

Tags : celulardetección móvildetectar comportamientomobile sensingpatrones comportamientopredecir comportamientosmartphonesocial computing
Carmen

The author Carmen

3 Comments

  1. Carmen,
    Muy interesante los artículos que seleccionó, pero no pude unirlos o entender cuál era la idea que querías transmitir, y me hubiera gustado conocer más su punto de vista. Saludos.

  2. Iyu, es muy simple: a través de sensores, nuestro celular es capaz de capturar una cantidad de data mayor a lo que podría capturar un test de personalidad, y transmitir información más fidedigna que este mismo test. De hecho en la sección “demistificando mitos” (mi punto de vista) y en las conclusiones, estoy resumiendo la misma idea 😉

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