Teléfonos móviles que escuchan y aprenden

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Cada vez con más frecuencia, los investigadores utilizan los teléfonos móviles para lograr comprender los comportamientos e interacciones sociales de sus usuarios.

Los datos recogidos del chip GPS de un móvil o del acelerómetro, por ejemplo, pueden revelar tendencias que tienen relevancia a la hora de establecer cómo se expande una enfermedad, de determinar las necesidades de salud personales, de mejorar la administración del tiempo, e incluso de actualizar las redes sociales.

Este enfoque, conocido como reality mining (minería de realidad), también ha sido sugerido como posible método para mejorar la publicidad directa o para hacer que los teléfonos móviles sean más inteligentes: por ejemplo, si un dispositivo sabe que su dueño está en una reunión, podría apagar el sonido automáticamente.

Un grupo en el Dartmouth College, en Hanover, New Hampshire, acaba de crear un software que utiliza el micrófono de los teléfonos móviles para hacer un seguimiento e interpretar la actividad del usuario.

El software, llamado SoundSense, recoge el sonido e intenta clasificarlo dentro de ciertas categorías. Al contrario que otros programas desarrollados con anterioridad, SoundSense es capaz de reconocer completamente sonidos no familiares, y también se ejecuta enteramente en el dispositivo.

SoundSense clasifica automáticamente el sonido en “voz,” “música,” o “ruido de ambiente.” Si un sonido se repite con la suficiente frecuencia y durante el suficiente tiempo, SoundSense le otorga una “clasificación de sonido” elevada y le pide al usuario que confirme si realmente es un sonido significativo, además de darle la opción de etiquetarlo.

El equipo de Dartmouth enfocó sus esfuerzos en el seguimiento de sonidos puesto que todos los teléfonos tienen un micrófono y también debido a que los acelerómetros proveen información limitada. “Cuando pensamos en los sonidos, normalmente no pensamos que también pueden representar una localización que tiene unas características únicas,” afirma Andrew Campbell, profesor de ciencias informáticas en Dartmouth e investigador principal del proyecto.

Los investigadores se aseguraron de que el programa fuera de dimensiones reducidas, para que no utilice mucha potencia eléctrica.

Para solucionar los problemas de privacidad, diseñaron SoundSense para que el proceso de la información se lleve a cabo en el dispositivo mismamente. Además, el programa en sí no almacena los clips de audio en bruto.

El usuario también puede hacer que el software ignore aquellos sonidos que se establezcan como prohibidos.

Durante las pruebas, el software de SoundSense fue capaz de determinar correctamente las veces que el usuario estaba en una cafetería, caminando por la calle, cepillándose los dientes, yendo en bicicleta, y conduciendo el coche.

También recogió el sonido del cajero automático y de un ventilador en una habitación en concreto. Los resultados de los experimentos se presentarán esta semana en la conferencia MobiSys 2009, en Cracovia, Polonia.


Fuente: Technology Review

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