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E cada vez mais celulares vêm equipados com chips GPS. Todos esses aparelhos geram dados que provêm determinadas informações sobre a maneira pela qual as pessoas vivem. Dados como esses poderiam redefinir o que sabemos sobre o comportamento dos consumidores, dando às empresas percepções antecipadas sobre tendências econômicas e maneiras melhores de determinar quais seriam os melhores locais para seus escritórios e lojas, e sobre as maneiras mais efetivas de divulgar seus produtos e serviços.

Este mês, a revista Nature publicou um estudo que analisava dados sobre celulares de 100 mil pessoas em um país europeu não identificado, ao longo de seis meses, e constatava que a maioria dessas pessoas seguia rotinas muito previsíveis. Conhecer essas rotinas significa que se pode atribuir probabilidades a elas, e acompanhar a maneira pela qual mudam. "O que fazemos não é exatamente aleatório, ainda que possa parecer aleatório", diz Albert Laszlo-Barabasi, físico da Universidade Northwestern e um dos autores do estudo.

É difícil extrair conclusões objetivas desses dados, mas a Sense Networks, uma empresa que produz software analítico, em Nova York, no começo do mês lançou o Macrosense, um programa cujo objetivo é exatamente esse. O Macrosense aplica complexos algoritmos estatísticos para analisar as montanhas de dados cada vez maiores sobre localização para realizar previsões e fazer recomendações quanto a diversos temas ¿onde uma empresa deveria instalar sua próxima loja, por exemplo. Gregory Skibiski, 34, presidente-executivo e co-fundador da Sense, diz que a empresa está testando seu software com uma grande cadeia de varejo, uma grande empresa de serviços financeiros e um grande fundo de hedge.

Tony Jebara, 34, vice-presidente científico e outro dos co-fundadores da Sense, disse que "podemos prever turismo; podemos informar sobre o grau de otimismo dos consumidores; podemos informar os varejistas sobre, por exemplo, que concorrentes devem chegar a determinados bairros".

Jebara, também professor associado de ciência da computação na Universidade Colúmbia, em Nova York, diz que a chave para extrair essas conclusões é começar com conjuntos muito grandes de dados referentes a um período de alguns anos. Os modelos da Sense foram desenvolvidos inicialmente com base em fontes como os registros de frotas de táxis, que permitem a observação de dados de localização ao longo de um dado período. A Sense também emprega informações de domínio público, tais como dados meteorológicos, e dados de outras fontes privadas que a empresa prefere não revelar. "Obtivemos 750 milhões de entradas de dados em apenas uma cidade", diz Skibiski.

Os modelos estatísticos de Jebara interpretam esses padrões e tentam determinar se eles estão correlacionados a coisas do mundo real, como o nível de turismo ou as vendas do varejo. Os algoritmos são complexos. Mesmo assim, o modelo não funciona para tudo a que a Sense tenta aplicá-lo, muitas vezes porque volume maior de dados é necessário. Mas Jebara diz que, quando o sistema dispõe dos dados, o modelo funciona bem. Diversos fundos de hedge fizeram investimentos na Sense alguns meses atrás.

A ferramenta Macrosense permite que as empresas trabalhem em "garimpo de realidade", uma frase cunhada por Sandy Pentland, pesquisador do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) que também é um dos co-fundadores da Sense e agora assessora a empresa quanto a questões de proteção da privacidade.

A Sense não é a única empresa envolvida nesse tipo de trabalho. A Inrix, uma empresa criada pela Microsoft, usa dados de tráfego para prever padrões de tráfego. A Path Intelligence, no Reino Unido, monitora o fluxo de tráfego em shopping centers rastreando celulares.

Esse tipo de prática suscita questões imediatas quanto à privacidade, especialmente quando dados sobre celulares estão envolvidos. Nos Estados Unidos, é ilegal para as operadoras de telefonia móvel oferecer a terceiros dados sobre a localização de seus assinantes sem o consentimento destes.

Skibiski diz que a Sense só está interessada em dados agregados, e que ela está em busca de padrões mais amplos, e não de informação sobre o comportamento específico de indivíduos. Mas ele reconhece os problemas quanto à privacidade. O pesquisador diz acreditar que o controle sobre os dados pessoais deveria caber aos indivíduos, que determinariam quando eles podem ser revelados e receberiam alguma forma de remuneração por isso.

Sua idéia original, em 2002, era pagar as pessoas pelo uso de seus dados, mas a fórmula desenvolvida para isso se provou complicada demais. Em lugar disso, a Sense troca serviços por dados. No dia em que anunciou o Macrosense, lançou um novo pacote de software chamado Citysense, que usa dados de localização para mostrar onde as pessoas vão, por exemplo em busca, de diversão noturna, e mapeia suas atividades.

Os consumidores que tiverem iPhones ou BlackBerrys podem assinar o serviço, que não solicita informações pessoais. Com o tempo, o software aprenderá sobre os padrões pessoais deles e recomendará lugares de que poderiam gostar, ou mostrará onde estão indo outras pessoas de preferências semelhantes. O usuário também poderá excluir seus dados do sistema a qualquer momento, se assim decidir.

Tradução: Paulo Migliacci ME