Suena un poco a ciencia ficción, pero algunas ciudades, como Chicago, ya están utilizando las tecnologías Big Data para esto. Cruzando datos demográficos, de compras, redes sociales…, detectan las personas con más probabilidad de verse envueltas en crímenes violentos. Gracias a eso, se pueden llevar a cabo estrategias preventivas (separar a los que son propensos a enfrentarse, intervenir en los potenciales conflictos de una comunidad…).

La ciudad de Nueva York también se ha aprovechado del Big Data en la lucha contra la delincuencia. En colaboración con Synergic Partners, han integrado datos de denuncias, del padrón, de los medios de comunicación, de la cotización bursátil y hasta de eventos programados e información meteorológica para predecir con una precisión impresionante desde crímenes leves hasta secuestros y asesinatos.

Estas nuevas herramientas también se pueden utilizar en sentido inverso: para reducir las listas de sospechosos.

También se está utilizando para establecer mapas de zonas con más riesgo de delincuencia y diseñar rutas de patrullaje más efectivas. Uno de los softwares usados para esto es Predpol, que analiza el historial de delitos para hacer dinámicas de fluidos que estudian el mundo del crimen.

Otro uso del Big Data es el de localizar no a los potenciales asesinos, sino a las víctimas potenciales. Hay trabajos en este sentido por parte del  Departamento de Criminología de la Universidad de Pennsylvania.

Contraterrorismo:

Integrar piezas de datos dispares y conectarlos pueden ser clave para detectar y hacer seguimiento de individuos y organizaciones potencialmente peligrosos, por no hablar de anticiparse a todo tipo de atentados.

Una de las técnicas es procesar datos de redes sociales y webs relacionadas con armas, tutoriales para fabricar bombas… Gracias a eso, se puede rastrear a los usuarios que muestran interés por esas páginas y vigilarles de cerca.

Combatir el tráfico de personas y drogas

Combinando y analizando los datos globales, tanto públicos como privados, de diversas asociaciones contra el tráfico de personas y drogas, se pueden identificar tendencias escondidas que pueden ayudar a mejorar la intervención estratégica de las autoridades.

Bases de datos de criminales y crímenes comunes para mejor colaboración de las fuerzas del orden

En un mundo globalizado, es de esperar que las organizaciones criminales se expandan o se muden de un país a otro cuando se ven acorralados. Gracias a la integración de datos de distintas fuerzas de seguridad, se facilita la colaboración de las mismas. Además, se proporcionan numerosas informaciones sobre la forma de actuar de las bandas criminales que permiten enfrentarse a ellas de forma eficiente.

Por ejemplo, en Los Ángeles, Forensic Logic  detectó crímenes a largo plazo al combinar bases de datos de 80 ciudades del condado y analizarlas. Así, se descubrió que las bandas de criminales se movían de una comisaría a la otra en cuanto aumentaba la presión sobre ellos.

Otro ejemplo a nivel internacional es el Proyecto Oddisey. Este incorpora toda la información relativa a las armas y municiones que los delincuentes utilizan en cada lugar de Europa. Así, han detectado que cada lugar tiene un patrón distinto en cuanto al uso de armas, de forma que resulta fácil rastrear el origen de las bandas. También se encuentran correlaciones entre el uso de una serie de tipos de armas y el perfil de los criminales.

No se puede dejar de mencionar también el controvertido proyecto de espionaje Echelon, terriblemente invasivo e irrespetuoso con la privacidad, ya que podía escuchar cada llamada, fax o email, en cualquier lugar del planeta.

Detectar denuncias falsas

La policía española ha creado algoritmos muy fiables que permiten detectar si una denuncia es falsa en base a los documentos presentados. Este programa hace mucho más eficiente la gestión, ya que no se dedican recursos a asuntos fraudulentos.

Control de multitudes y flujo de personas

La seguridad en grandes eventos y zonas masificadas es un quebradero de cabeza para las fuerzas de seguridad. Con Big Data, la toma de decisiones, la gestión de los flujos de personas y la detección de sospechosos se vuelven más fáciles.

El proyecto Indect, por ejemplo, está diseñando un sistema de vigilancia urbana basado en sensores, en lugar de cámaras. Así, se ayudará a detectar incidencias sin renunciar al respeto por la privacidad. Servirá, entre otras cosas, para detectar sujetos potencialmente sospechosos basándose en su forma de moverse, si portan bultos raros... También escaneará los datos biométricos del sospechoso para compararla con la de los archivos policiales, redes sociales...

Otro proyecto similar para la detección automática de comportamiento anormal y amenazas en espacios públicos es Adabts. Pretende analizar en tiempo real el tono de voz y el lenguaje corporal de individuos sospechosos detectados aleatoriamente, para hacerles seguimiento.

Además, en función de la dinámica de fluidos se podrán tomar decisiones para evitar aglomeraciones o hacer evacuaciones más efectivas.

Toma de decisiones en tiempo real para operaciones policiales

Con todos los datos de operaciones previas, las fuerzas de seguridad pueden actuar con mayor eficiencia. Insertando los datos sobre la operación actual en el algoritmo, este les puede hacer sugerencias en base a operaciones similares para optimizar resultados.

El Big Data también permite actuar mejor ante las emergencias: la dinámica de fluidos, la información recopilada a través de redes sociales y todos los datos recopilados permiten optimizar la organización de la respuesta a una amenaza, sea esta del tipo que sea.

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Ya hemos visto algunos de los múltiples usos del Big Data, algunos muy curiosos, como los de la entrada anterior. Otros, más comunes, como marketing, recursos humanospolíticaprotección del medio ambiente… En esta entrada veremos algunos casos curiosos más, para dar ideas sobre hasta dónde podemos llegar con el uso del Big Data.

Encontrar el amor

Muchas plataformas de citas usan Big Data para aumentar las posibilidades de hacer parejas exitosas. Pensemos en la gran cantidad de datos de los que disponemos sobre los usuarios en redes sociales e incluso en wearables que graban desde nuestros patrones de sueño hasta nuestra actividad física. Con esos datos, un buen algoritmo encontrará a una persona que no solo tenga una personalidad similar, sino que siga un estilo de vida parecido.

Evitar colas en museos y atracciones

Con infinidad de datos como el tiempo medio de permanencia en los museos, las horas de más afluencia..., y cruzándolos con otros como la información meteorológica o los calendarios de festivos, se puede aprovechar el Big Data para crear sistemas de reserva que ahorren a los usuarios las tan odiadas colas. La Galería de los Uffizi de Florencia ya lo ha puesto en marcha y muchos otros están en proceso de implantar estos sistemas.

Elegir el sujetador, el maquillaje y la ropa adecuados

Si eres mujer lo entenderás: elegir sujetador no es tan fácil como encontrar uno de tu talla y ya está. True&Co sabe esto y usa los datos de millones de usuarias para ayudarle a elegir el modelo y la talla correctos.

Bitsmart también ha creado una tecnología llamada Magic Mirror. Básicamente, es un bot que escanea tus rasgos y te permite “probarte” diferente ropa y maquillaje. Además, gracias a la Inteligencia Artificial, puedes hablar con él como si fuera un personal shopper de verdad, lo que le permite mejorar sus sugerencias en base a tu feedback.

Sobra decir, también, que el Big Data es capaz de interpretar, en base a tu historial de compras y a la información que puede hallarse sobre ti, tus preferencias. Gracias a ello, afinará en sus sugerencias de compra y te sugerirá prendas que estás deseando llevar puestas… ¡incluso antes de que sepas que quieres algo de ese estilo!

Saber qué llama tu atención cuando andas por la calle o el supermercado

La publicidad en cartelerías llega a otro nivel gracias al Big Data. Ya no sabemos únicamente el número de usuarios que pasan frente a un anuncio, ¡sabemos cuáles se sienten interesados por él! Mediante GPS y dispositivos que siguen tu mirada, pueden medir la efectividad del anuncio en tiempo real, establecer patrones…

Esto no se limita solo a la cartelería exterior, los supermercados y las marcas ya pueden usarlo para optimizar las colocaciones de los productos y medir la efectividad del packaging.

Detectar hipocondriacos que saturan las urgencias

Muchas personas van a urgencias sin necesidad, pudiendo acudir a su médico de cabecera o simplemente por problemas que no son realmente urgentes. Los visitantes recurrentes ya no pasan desapercibidos gracias al Big Data, que detecta sus patrones y permite tanto avisar a los especialistas en su historial como darles un toque de atención para concienciarles y convencerles de que cambien sus malos hábitos.

Aplicaciones de gamificación para conseguir engagement

La gamificación y las recompensas al usuario por acciones llegan a un nuevo nivel con el Big Data. Gracias a estas tecnologías, conociendo las metas y comportamientos de cada usuario, se pueden adaptar los programas de fidelización individualmente en tiempo real. Y esto consigue que tengan siempre el incentivo más apetecible para que hagan lo que queramos…

El dato es el límite

Espero que estos artículos te hayan ayudado a ver el mundo de posibilidades que se nos abre con estas tecnologías. Solo tu imaginación (y los datos de los que dispones) es el límite. ¡Aprende ya a explotar todo el potencial del Big Data con nuestro master de Big Data & Analytics!

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Hemos visto muchas aplicaciones del Big Data en grandes sectores: desde el marketing hasta los recursos humanos, pasando por la política, la protección del medio ambiente... Pero el Big Data tiene muchos más usos de los que pensamos, algunos incluso inimaginables. ¿Quieres conocer unos cuantos?

Descubrir tu herencia genética

Gracias a la web ancestry.com y el Big Data, puedes conocer información de tu linaje. Ellos se encargan de mandar kits a tu casa para recopilar muestras de ADN y construir parte de tu genoma. Este lo puedes descargar además de recibir actualizaciones cada vez que se descubra algo nuevo relacionado con tus genes.

Los usos de estos datos cara a la investigación médica y biológica son inmensos, aparte de ser muy interesante saber de dónde vienes… ¡Una pena que todavía no esté disponible en España!

Recolectar en la ciudad

Una web, Falling Fruit, utiliza información del Departamento de Agricultura, inventarios de árboles municipales y mapas de recogida. Los propios usuarios también pueden ayudar a evitar el desperdicio de comida dando sus propias pistas sobre dónde hacer la recolección en puntos que no han localizado desde la app. Con esto, ayuda a los residentes de las ciudades donde hay plantas decorativas que dan frutos a saber dónde la fruta está preparada para ser recogida. Así, esta no se desperdicia.

Otra cosa es el sabor de la fruta… Los que hayan ido a Sevilla y hayan probado las aparentemente apetitosas naranjas que pueblan sus árboles sabrán de qué hablo.

Predecir la evolución de una enfermedad y su contagio

Gracias al Big Data y al machine learning, se pueden hacer modelos predictivos sobre cómo evolucionará una enfermedad, sus mutaciones e incluso por qué grupos se contagiará con más facilidad en base a patrones de movilidad y análisis de redes.

Ir a la caza de hipsters

Gracias al Word Map de Yelp, puedes buscar lugares en los que se usen ciertas palabras clave en las reseñas. Mediante Big Data, lo que hace el mapa es puntear las localizaciones donde se ha mencionado esa palabra. Así, puedes ver dónde se concentran ciertas tribus urbanas, como hípsters, heavys…

Hacer videojuegos más entretenidos

Gracias a los algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning, los videojuegos se pueden ir adaptando a las preferencias del usuario. Esto no solo permite ajustar el nivel de dificultad a la habilidad del jugador, sino anticiparse a sus decisiones y mostrarle escenarios acordes a sus preferencias.

Escribir guiones de cine y hacer castings

Este es algo más conocido, porque el de Netflix es el caso de uso por excelencia. Pero va mucho más allá de hacer series de televisión, los estudios de Hollywood y hasta empresas de publicidad utilizan esta tecnología para hacer sus contenidos más  efectivos. Y es que determinar qué tipo de historias quieren ver los usuarios, cómo deben estar dirigidas y qué actores son los mejores para esos papeles te ayuda a conseguir un éxito seguro.

¡Y eso no es todo!

En el próximo artículo veremos más usos extraordinarios del Big Data, ¡pero ni siquiera con eso habremos cubierto el mundo de posibilidades que se nos abre con estas tecnologías! Solo tu imaginación (y los datos de los que dispones) es el límite. ¡Aprende ya a explotar todo el potencial del Big Data con nuestro master de Big Data & Analytics!

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Si la semana pasada hablábamos de cómo ganar dinero con Big Data, esta vamos a ver ejemplos de aplicaciones del Big Data en empresas y personas reales que que han utilizado esta tecnología para lograr sus objetivos.

Una de las muestras más apasionantes de aplicaciones del Big Data probablemente sea el caso del Presidente Obama en las elecciones del 2012. Obama arrancaba con el índice más bajo de popularidad de un presidente norteamericano desde 1980, debido a las guerras en Oriente Medio, al paro y a la crisis de la sanidad. Todos los sondeos electorales vaticinaban un empate absoluto entre los dos candidatos. Sin embargo, mediante técnicas de Big Data, Obama consiguió identificar a todos los votantes indecisos de cada Estado, lo que le permitió ajustar las campañas y la toma de medidas concretas para cada uno de ellos, logrando en consecuencia ganar las elecciones.

Netflix, gran distribuidor de series y contenidos en Streaming, recientemente llegado a España, también supo encontrar aplicaciones del Big Data para sus contenidos. Decidió hacer una serie a la carta. Realizó el análisis de qué veían sus millones de suscriptores por todo el mundo hasta encontrar las claves del éxito: el director, la trama y el protagonista. Llegaron a la conclusión de que sus suscriptores querían ver a Kevin Spacey protagonizando una trama dirigida al estilo de David Fincher (Perdida, La red social, Seven, etc.). Uniendo estas conclusiones vieron que la mejor trama era la de una serie británica de los años 90, que readaptaron. Así surgió el éxito de House of Cards.

UPS, una de las grandes empresas de paquetería, monitorizó 6 millones de envíos diarios. Con ello logró una mejora importante de la calidad de las entregas, amén de ahorros muy significativos en los kilómetros recorridos y en consecuencia en el combustible gastado.

Para ver el éxito de las aplicaciones del Big Data, nos basta con fijarnos en Google, considerado por muchos el padre del Big Data. Pasó de ser un motor de búsqueda a convertirse en uno de los mayores (en España el mayor con diferencia) vendedores de publicidad por Internet. Cada día, el gigante de Silicon Valley adapta sus productos y servicios para sacar nuevos modelos de negocio innovadores, según le va indicando la información que maneja. ¿Hacia dónde va Google? ¿Se convertirá en un banco? ¿Un operador de telecomunicaciones?

Y estas son solo unas pocas aplicaciones del Big Data. Hay muchas más por explorar.

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