Cartographier le rythme d'une ville

Au cours d'une journée, les gens se rassemblent dans différentes parties d'une ville. Le matin, les travailleurs se rendent au centre-ville, tandis qu'à l'heure du déjeuner et du soir, les gens se dispersent dans les restaurants et les bars.

Ambiance extérieure : Citysense est une application téléchargeable pour iPhone et BlackBerry. Il fournit une carte thermique de l'activité GPS dans une grande ville. Ici, San Francisco est représenté avec des taches rouges qui indiquent une activité plus élevée. L'application a également identifié l'emplacement de l'utilisateur (un point jaune solide) et suggère des destinations populaires (cercles jaunes).

Bien que ce type de comportement soit de notoriété publique, il n'a pas été visible pour la personne moyenne. Réseaux de détection , une startup basée à New York, essaie maintenant de donner vie à ce côté de la ville. À l'aide des données GPS des téléphones portables et des taxis, le logiciel de la startup produit une carte thermique qui montre l'activité aux points chauds d'une ville. Actuellement, le service, appelé Citysense , ne fonctionne qu'à San Francisco, mais il sera lancé à New York dans les prochains mois.

Mercredi, au Conférence O'Reilly sur les technologies émergentes à San José, Californie, Tony Jebara , scientifique en chef pour Sense Networks et professeur à l'Université Columbia, a détaillé les plans d'une prochaine mise à jour de Citysense qui montre non seulement où les gens se rassemblent en temps réel, mais où les personnes ayant des comportements similaires - étudiants, touristes ou hommes d'affaires, par exemple – se rassemblent. Un utilisateur télécharge Citysense sur son téléphone pour afficher la carte et peut choisir d'autoriser ou non l'application à suivre sa propre position.

L'idée, dit Jebara, est qu'une personne puisse se rendre dans une nouvelle ville, lancer Citysense sur son téléphone et avoir instantanément une idée des quartiers qu'elle pourrait vouloir passer la soirée à visiter. Ces informations pourraient également l'aider à filtrer les suggestions de restaurants ou de bars provenant de services de recommandation en ligne comme Yelp. Tout aussi important, du point de vue commercial de l'entreprise, les annonceurs auraient une meilleure idée de où et quand faire de la publicité auprès de certains groupes de personnes.

Citysense, qui a accès à quatre millions de capteurs GPS, propose actuellement des statistiques simples sur une ville, explique Jebara. Il montre, par exemple, si l'activité globale dans la ville est supérieure ou inférieure à la normale ( Les données GPS de Sense Networks indiquent que l'activité à San Francisco est en baisse de 34% depuis octobre) ou si une partie particulière de la ville a plus ou moins d'activité que d'habitude. Mais la prochaine version du logiciel, qui devrait sortir dans quelques mois, aidera les utilisateurs à approfondir ces données. Il révélera le mouvement des personnes ayant certains comportements.

C'est comme Facebook, mais sans l'auto-déclaration, dit Jebara, ce qui signifie qu'un utilisateur n'a pas besoin de mettre à jour activement son profil. Nous voulons un réseau social honnête où vous êtes connecté à quelqu'un parce que vous colocalisez.

En d'autres termes, si vous habitez à San Francisco et allez chez Starbucks à 16 heures. quelques fois par semaine, vous avez probablement des similitudes avec quelqu'un à New York qui visite également Starbucks à peu près au même moment. Savoir où une personne à New York va dîner un vendredi soir pourrait aider un visiteur de la ville à faire un meilleur choix de restaurant, dit Jebara.

Alors que les téléphones intelligents dotés de capteurs GPS deviennent de plus en plus populaires, les entreprises et les chercheurs se sont efforcés de donner un sens à toutes les données que cela peut révéler. Sense Networks fait partie d'une tendance de recherche connue sous le nom d'exploration de réalité, lancée par Alex Pentland du MIT, cofondateur de Sense Networks. Un autre exemple d'exploration de la réalité est un projet de recherche d'Intel qui utilise des téléphones portables pour déterminer si une personne est la plaque tournante d'un réseau social ou à la périphérie, en fonction de son ton de voix et du temps qu'elle passe à parler.

Jebara est conscient que l'idée de suivre les mouvements des personnes met certaines personnes mal à l'aise, mais il insiste sur le fait que les données utilisées sont dépouillées de toute information d'identification. De plus, toute personne qui utilise Citysense doit d'abord accepter que le système enregistre sa position. Un utilisateur peut également, à tout moment, supprimer ses données de la base de données Sense Networks, explique Jebara.

Une partie du plan d'affaires de Sense Networks consiste à fournir des données GPS sur l'activité de la ville aux annonceurs, explique Jebara. Mais encore une fois, cela ne signifie pas révéler où se trouve un individu - juste où certains types de personnes se rassemblent et quand. Par exemple, les algorithmes d'analyse de données de Sense Networks peuvent montrer qu'un groupe démographique particulier se rend dans les bars du centre-ville entre 18 h et 21 h. en semaine. Les annonceurs pourraient ensuite adapter les publicités sur un écran d'affichage à cette foule spécifique.

Jusqu'à présent, dit Jebara, Sense Networks a classé 20 types, ou tribus, de personnes dans les villes, y compris les jeunes et nerveux, les voyageurs d'affaires, les taupes du week-end et les casanier. Ces tribus sont déterminées à l'aide de trois types de données : le flux d'une personne ou ses déplacements dans une ville ; les données accessibles au public concernant les adresses de l'entreprise dans une ville ; et les données démographiques recueillies par le U.S. Census Bureau. Si une personne passe la soirée dans un certain quartier, il est plus probable qu'elle habite dans ce quartier et partage certains de ses traits démographiques.

En analysant ces types de données, les ingénieurs de Sense Networks peuvent déterminer la probabilité qu'un utilisateur visite un certain type d'emplacement, comme un café, à tout moment. En quelques semaines, dit Jebara, la matrice fournit une probabilité fiable du type de lieu - et non du lieu ou de l'emplacement exact - qu'une personne se trouvera à une heure donnée dans une semaine. La probabilité est constamment mise à jour, mais en général, dit Jebara, le comportement de la plupart des gens ne varie pas considérablement d'un jour à l'autre.

Sense Networks explore ce que les données GPS peuvent révéler sur le comportement, explique Eric Paulos, professeur d'informatique à Carnegie Mellon. C'est intéressant de voir des choses comme ça, [quelque chose] qui n'était qu'une recherche il y a quelques années, arriver sur le marché, ajoute-t-il. Paulos dit qu'il sera important de s'assurer que les gens sachent quelles données sont utilisées et comment, mais il prédit que de plus en plus d'entreprises vont trouver des moyens d'utiliser les miettes de pain numériques que nous laissons derrière nous. Ça va arriver, dit-il.

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