Vedci pomocou AI predvídajú z dát Wi-Fi pohyb a polohu študentov a ich známych

Vedci z Prude University uverejnili minulý mesiac prácu, ktorá opisuje, ako sa dajú využiť dáta z Wi-Fi pri identifikácii väzieb medzi študentmi ich polohou a aktivitami. Vďaka zapojeniu AI sa navyše z týchto údajov dá odhadnúť aj to, s kým sa kamarátia.

Výsledky výskumu ukazujú, ako ľahko sa dá zistiť správanie používateľov len z údajov o ich polohe. POI (Point of Interest Prediction – predikcia bodov záujmu) využíva údaje správania ľudí na modelovanie ich aktivít v rozličných časoch a lokalitách. Vie tiež odhadnúť ich budúci pohyb na základe aktuálneho kontextu.

Práca predstavuje prvú analýzu, ktorá sa usiluje pochopiť vzorce správania v čase a v priestore s cieľom použiť predpovede POI. Výsledky okrem toho ukázali ako sa využívajú univerzitné zariadenia a ako sa študenti navzájom spájajú.

Všetky údaje predtým získali výskumníci z dobrovoľných prihlásení do sociálnych sietí, napríklad Foursquare alebo Yelp. Vďaka tomu mali obrovské množstvo údajov, tie ale nevysvetľovali obyčajné aktivity, ako je príchod do školy, odchod z domu a podobne.

V tomto výskume sa vedci rozhodli použiť univerzitné Wi-Fi a získali tak napokon až 376 GB dát. Po spárovaní týchto údajov s informáciami o miestach získali prehľad pohybov všetkých študentov v priebehu akademického roka 2016/2017.

Každá položka mala štyri údaje: používateľa, body záujmu, funkčné body a časové rozpätie, ktoré strávili na konkrétnom mieste. Používateľov s menej ako 100 vstupmi z tejto databázy odstránili. Po spracovaní týchto dát mala výsledná vzorka 540 miliónov záznamov.

Vedci z nich zistili množstvo zaujímavých informácií. Pri prvákoch sa napríklad ukázalo, že v prvých dňoch skúmali areál univerzity, potom už ich život nabral rutinu. Študenti informatiky a študenti farmácie sa usídlili naraz, ale druhá skupina navštevovala triedu častejšie medzi 11-tou a 12-tou hodinou. 

Po následnej indexácií a ďalšom spracovaní vložili výskumníci 80 % dát do systémov strojového učenia. Zvyšných 20 % vyčlenili na testovanie. Systém umelej inteligencie dokázal predpovedať tri najpravdepodobnejšie polohy s presnosťou do 85 percent. Celkovo bola prvá desiatka odhadov presná na 71 až 90 percent.

Systém si všímal aj tzv. kaskádové udalosti, napríklad keď boli dvaja študenti často na tom istom mieste. AI predpokladala, že to môže znamenať priateľstvo, alebo vzťah medzi nimi. Tomuto modelu sa bude venovať ďalší výskum, ktorý má ukázať či sociálne interakcie ovplyvňujú správanie študentov.

Ako vidieť, ochrana súkromia nie je len prázdna fráza. Z fragmentov údajov dokážu šikovné algoritmy s pomocou AI poskladať život a pohyb používateľov, ich priateľstvá a pomerne správne odhadnúť kde sa budú pohybovať. Nie je to príjemné zistenie, aj keď nás vedci uisťujú, že výsledky ich výskumov nebudú zneužívané.