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Cómo el Big Data puede ayudar a percibir de manera más segura tu ciudad

En este blog, hemos hablado de ciudades ya en otras ocasiones (aquí, aquí y aquí). Es uno de los campos en los que el «mundo del dato», más está aportando. Básicamente, porque las vivas y dinámicas de una ciudad del Siglo XXI, son núcleos generadores de datos, que también se pueden beneficiar mucho del uso de los mismos.

Son varios ya los investigadores que están tratando de introducir las bondades del análisis de datos masivo en la mejora del bienestar de una ciudad. Desde el MIT Media Lab que hace «crowdsourcing» de los datos para determinar cómo de seguras son unas calles, pasando por el uso de los datos para el diseño, el trazado urbano, etc.

Uno de los investigadores que más se está moviendo en este campo es César Hidalgo. Considera que la visión e inteligencia artificial, son campos técnicos que tienen mucho que aportar a un nuevo campo dentro del conjunto de las ciudades: el impacto social del diseño de una ciudad. En el sentido, de entender cómo las decisiones que se toman a nivel urbano y de diseño, puede impactar en la sensación de seguridad (o no) de los ciudadanos. A esto lo llamo el «impacto social».

¿Y qué pintan todo esto la visión e inteligencia artificial? Durante muchos años, no hemos tenido tecnología a nuestra disposición para entender cómo la estética y el diseño de las ciudades impactaba en las decisiones de los ciudadanos a la hora de transitar por las ciudades. Es justo esto lo que Hidalgo, junto con Marco de Nadai y Bruno Lepri narran en un artículo que presentaron en la próxima ACM Multimedia Conference 2016 celebrada en Octubre en Amsterdam.

Proponen, para testar dicha hipótesis, usar dos teorías ampliamente conocidas en el mundo del diseño de la ciudad:

Para poder testar estas teorías, se apoyaron en una red neuronal. Lo primero, como ya sabemos, es entrenarla. Para ello, utilizaron los datos de Place Pulse, una web desarrollada por Hidalgo en 2013, que pedía a los usuarios que opinasen sobre diferentes imágenes de ciudades, para saber así si les parecían «seguras» o no.

Imágenes y seguridad (Fuente: http://pulse.media.mit.edu/)
Imágenes y seguridad (Fuente: http://pulse.media.mit.edu/)

Con la red neuronal entrenada (una «deep convolutional neural network«), comenzaron a analizar miles de imágenes de Google StreetView para tratar de encontrar las características de la ciudad que hacían a sus ciudadanos sentirse más seguros. Para relacionar esos datos con el comportamiento de los ciudadanos, cruzaron los datos con los de los dispositivos móviles. Así, quedaba fijada la relación entre las decisiones humanas dentro de la ciudady las características de las mismas. Todo esto, lo han testado en las dos ciudades Italianas más importantes (Roma y Milan).

Las conclusiones obtenidas son bastante claras:

  • Las calles que la red consideraba como «más seguras» son precisamente por donde más gente discurre.
  • Personas con más de 50 años, así como mujeres caminando solas, buscan zonas más seguras.
  • Personas con menos de 30 años, frecuentan sitios menos seguros.

Esta red neuronal, en consecuencia, puede ser considerada como una primera aproximación a la posibilidad de detectar qué partes de una ciudad son percibidas como menos seguras. Y así, ayudar a los legisladores a establecer puntos de mejora en sus ciudades. Es más, Hidalgo y el resto de autores, probaron diferentes opciones para ver cómo las interpretaba la red neuronal. y vieron como elementos como coches aparcados, paredes en blanco, grandes aceras vacías y la oscuridas, eran percibidas como sitios con poca seguridad. Y es que el diseño de ciudades, tiene implicaciones sociales que ya veis, no siempre había sido fácil de detectar.

En todo esto, como podéis ver, el cruce de datos aparece como protagonista nuclear de la película. Y es que la » V» de variedad, como he comentado en reiteradas ocasiones, veremos tiene cada vez más protagonismo. Quedan todavía muchas aplicaciones que pongan en valor el «Big Data» por hacer. Pero todas ellas comparten interés por cruzar datos de diferentes fuentes. Una ciudad, entre ellas.

Privacy y Security by design: ¿qué son y por qué son relevantes?

En esta era de la personalización, del consumidor exigente, una cosa que obviamos es que sí, las empresas saben más de nosotros que nunca. Y quieren saber cada vez más. Según el estudio The Talent Dividend, elaborado por la revista MIT Sloan Management Review y la empresa de software analítico SAS, basado en entrevistas a 28 ejecutivos de firmas internacionales y encuestas a 2.719 empleados, el 50% de las compañías asegura que entre sus prioridades está aprender a transformar los datos en acciones de negocio.

¿Sabemos realmetne lo que hacen las empresas con nuestros datos e información? ¿Cómo la protegen? ¿Qué hacen con ella? ¿La venderán? ¿Cumplen con lo que nos dicen? Datos que vamos dejando sin daros cuenta cada vez que hacemos una búsqueda en Google, cada vez que compartimos un tweet, un post, una fotografía en Instagram o un comentario en Facebook. Por poner solo varios ejemplos.

Cuando de forma voluntaria accedes a compartir datos con tus apps, parece de justicia, que el uso de esa información te traiga ciertos beneficios. De ahí, podemos decir que es importante que te digan qué harán con esa información. Por todo ello, aparecen las preocupaciones por la privacidad. En Europa, es algo que nos preocupa. Por eso también saber dónde dejamos esos datos: si es un proveedor americano, ¿está en Europa también? ¿o los manda para EEUU automáticamente?

Para resolver todas estas inquietudes y preguntas abiertas, el grupo de trabajo del artículo 29, un organismo consultivo de la Comisión Europea, se dedica a efectuar recomendaciones en materia de privacidad.

Grupo de Trabajo del Artículo 29 (Fuente: http://ec.europa.eu/justice/data-protection/article-29/index_en.htm)
Grupo de Trabajo del Artículo 29 (Fuente: http://ec.europa.eu/justice/data-protection/article-29/index_en.htm)

El pasado 2014, elaboró una opinión (Dictamen 8/2014), sobre los riesgos a la privacidad de este mundo conectado. Esas líneas de reflexión, posiblemente generen regulaciones futuras, y se centraban en dos elementos: «privacy by design» y el «security by design«. ¿Qué es esto?

Básicamente, se trata de un enfoque que aboga por la privacidad y la necesidad de tener en cuenta la seguridad en el mismo momento del diseño de los objetos inteligentes. Es decir, en lugar de tener que hacer este ejercicio de protección y seguridad a posteriori, hagámoslo antes de fabricar los objetos.

Este enfoque está ganando especial relevancia ante el previsible auge de los objetos conectados a Internet. Es decir, el paradigma Internet of Things. Cuando estemos interaccionando a través de Internet con «todos» los objetos que nos rodean (el microondas, el coche, el teléfono móvil, el autobús, la tarjeta de crédito, etc.), obviamente, la cantidad de datos que vamos a generar va a ser aun mayor que la actual. Es por ello, que tenemos «Big Data» para rato. Pero también debemos tener preocupación por la privacidad de los datos que generamos, y sobre todo, hacerlo en un marco de seguridad.

Pues bien, este Grupo de Trabajo del artículo 29, habla del Privacy y Security by design como una forma de enfocar el diseño y desarrollo de los objetos conectados a Internet de los que nos rodearemos a futuro. Y me ha parecido especialmente relevante citar estas cuestiones debido a que el software que deberemos desarrollar para poner en valor esos datos, deberá cumplir estos principios también.

¿De qué estamos hablando? Básicamente, de la protección de datos y de aspectos relacionados como:

  • El Dictamen plantea tres escenarios donde se debe prestar especial atención:
    • Tecnología para llevar puesta (wearable computing)
    • Dispositivos capaces de registrar información relacionada con la actividad física de las personas
    • La domótica
  • Los objetos que recogen datos relacionados con la salud y el bienestar del ciudadano, pese, a ser anónimos en un principio, pueden revelar aspectos específicos de hábitos, comportamientos y preferencias, configurando patrones de la vida de las persona (con los consiguienres riesgos morales que puede suponer).
  • Recomendaciones de utilidad en el desarrollo de estándares tecnológicos en el ámbito del Internet de las Cosas (y así evitar problemas para el usuario a la hora de querer cambiar de un contexto a otro)
  • Alerta que el usuario puede perder el control sobre la difusión de sus datos si la recogida y el procesamiento de los mismos se realiza de manera transparente o no (la importancia de tener claro el marco donde serán tratados esos datos)
  • Manifestar claramente que la información personal sólo puede ser recogida para unos fines determinados y legítimos

Considerando estos aspectos antes de empezar el diseño y fabricación de un objeto, el dictamen asegura que evitaríamos muchos problemas y retos legales y éticos que tenemos en la actualidad.

Ya ven, de nuevo, que la era del Big Data, además de que nos vaya a dar mucho trabajo a futuro, también chocará con los marcos normativos. Por eso es importante también considerar enfoques tan novedodos como el «Privacy y Security by design«, y así evitar limitaciones de diseño y desarrollo a futuro, chocando con el ámbito jurídico.