Las tiendas y los minoristas están retomando el espacio que dejan las cámaras callejeras, vigilando cada movimiento que hacen los compradores en sus establecimientos.
Según una encuesta hecha en 2015 entre 150 ejecutivos de ventas de la firma de tecnologías de la información Computer Services Corporation, por ejemplo, un cuarto de las tiendas de Reino Unido y el 59% de los minoristas de moda utilizan software de reconocimiento facial.
Esta tipo de tecnología es crucial para competir contra el creciente sector de ventas por internet, dice Duncan Mann, oficial jefe de operaciones de la empresa de análisis de ventas Hoxton Analytics.
“Los vendedores por internet recogen todo tipo de información sobre los compradores y las tiendas físicas también quieren entender cómo se comportan las personas en una tienda”, explica.
Pero, admite: “Muchas de estas tecnologías son un poco invasivas”.
Hoxton ha descubierto una forma nueva de medir: filmando directamente los zapatos de la gente.
Con un sistema que recuerda a las tácticas de Sherlock Holmes, puede deducir una cantidad notable de información como edad, sexo y clase social de los compradores según el calzado que usan.
“Tenemos cámaras a unos 50 centímetros del suelo dirigidas hacia abajo, así que es menos invasivo que el reconocimiento facial”, relata.
El sistema es sorprendentemente preciso. Identifica si se trata de hombre o mujer de forma correcta el 80% de las veces, mejor que algunas tecnologías de reconocimiento facial, según Mann.
Eficiencia
Las ciudades se están llenando: el 70% de la población global vivirá en zonas urbanas en 2050, pero no creas ni por un segundo que te vas a perder en la muchedumbre.
Porque esas ciudades están probablemente vigilándote. Conectadas a la red, a través de cámaras CCTV inteligentes que alimentan los centros centrales de operaciones o de luces inteligentes que se hacen más brillantes cuando alguien camina por debajo, las ciudades están recogiendo cada vez más datos sobre sus habitantes.
El objetivo es mantener a la gente segura, proporcionar servicios más eficientes y evitar las aglomeraciones u otros desastres, pero ¿ha preguntado alguna vez alguien a sus ciudadanos si quieren formar parte del experimento de eficiencia urbana o les ha ofrecido formas de salirse de la ciudad en red?
“Muy poca gente tiene una idea real de qué datos recogen las ciudades inteligentes”, dice Renate Samson, de la organización en defensa de la privacidad Big Brother Watch.
“Una parte puede ser completamente anodina y simplemente una reacción a un movimiento físico, pero con el aumento de los dispositivos conectados a internet, las posibilidades son que las lámparas de las calles, las cámaras CCTV, las conexiones con wi-fi, los teclados electrónicos o los mecanismos de pago “touch and go” estén capturando datos sobre ti, tus movimientos, los datos de tus dispositivos y tu información personal”.
Desde la mañana
Empezamos filtrando datos en cuanto nos despertamos. Quizás compruebes tu cuenta de Twitter antes de salir de casa o quizás estás apuntado a una de esas aplicaciones de navegación, como Waze, que recopilan información sobre problemas de tráfico que aportan los usuarios.
Las aplicaciones coleccionan y comparten mucha información personal y, en su guía de privacidad, Waze dice que recogerá de forma periódica “todos los números de teléfono guardados en la lista telefónica de tus dispositivos”, como parte de una función que te conecta con tus amigos.
Y al entrar al sistema de transporte, estás dando todavía más datos sobre ti. La puerta de entrada está esperando para tragarse tus datos, a través del pago con una tarjeta inteligente, con el teléfono o con una tarjeta bancaria.
La empresa de transporte de la capital británica, Transport for London (TfL), tiene una perspectiva en la actualidad de unos 4,1 millones de viajes que se realizan en su red cada día.
Sabe cuándo la gente se sube y se baja, y puede empezar a ver patrones en sus datos. Por ejemplo, una persona que utiliza el sistema durante el día pero no en hora punta es probablemente un estudiante o un jubilado, o una persona que no utiliza el sistema en un día determinado de la semana puede que trabaje desde casa.
“Los datos pueden usarse para evaluar una futura expansión, si se necesita añadir una ruta de autobús o aumentar la frecuencia de los trenes, para aliviar los problemas de capacidad informando a los pasajeros de las horas punta y los lugares más llenos, y generalmente nos ayuda a entender mejor a los clientes”, explica Gabriel Goulet Langlois, científico de datos de TfL.
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