¿Podemos usar datos sobre a xente para alterar a realidade física, mesmo en tempo real, e mellorar o seu rendemento no traballo ou na vida? É a pregunta que intenta responder un novo campo de investigación chamado realidade social aumentada.
n
n
nPorei un exemplo sinxelo. Hai uns anos, xunto co grupo de dinámica humana de Sandy Pentland no Media Lab do Instituto de Tecnoloxía de Massachusetts (MIT, EE.UU.), creei algo que bauticei como 'cubículo aumentado'. Tiña dous escritorios separados por unha parede de plexiglás cunha persiana en medio que se controlaba mediante un actuador electrónico. Dependendo de se queriamos que distintas persoas se falasen, as persianas cambiaban de posición pola noite cada poucos días ou semanas.
n
nO do cubículo aumentado era un experimento sobre como influír na dinámica social dun lugar de traballo. Se unha empresa quería que os enxeñeiros falasen máis cos deseñadores, por exemplo, non establecían novas relacións baseadas na creación de informes nin programaban reunións interminables. O que se facía era baixar as persianas entre cubículos. Así, cando os enxeñeiros pasaban por diante dos deseñadores era máis doado ter unha pequena charla sobre o partido da noite anterior ou un proxecto no que estivesen a traballar.
n
nCada vez é máis sinxelo medir a grande escala a interacción social humana, grazas a sensores que sempre están acendidos como os teléfonos móbiles. O próximo reto é usar o que aprendamos destes datos de comportamento para influír ou potenciar as interaccións laborais. A empresa spin off do Media Lab que dirixo usa chapas identificativas con sensores para rexistrar os movementos dos empregados, o seu ton de voz, en que lugar da oficina están e con quen están a falar. Usamos os datos que recollemos nas oficinas para aconsellar as empresas sobre como cambiar as súas organizacións, a miúdo a través de cambios físicos no ámbito laboral. Por exemplo, despois de descubrir que a xente que comía en grupos máis numerosos era máis produtiva, Google e outras empresas de tecnoloxía que dependen das interaccións aleatorias para potenciar a innovación, instalaron mesas de cafetería máis grandes.
n
nNo futuro, algúns destes cambios poderíanse levar a cabo en tempo real. O grupo de Pentland no Media Lab demostrou como o ton de voz, a flutuación no volume a falar e a velocidade á que falas serven para predicir cousas como a capacidade de persuasión dunha persoa á hora de lanzar unha idea de start-up a un capitalista de risco, por exemplo. Como parte dese traballo, demostramos que se pode alterar a voz dixitalmente para parecer máis interesado e atento, logrando que sexas máis persuasivo.
n
nOutra forma que imaxinamos de aplicación dos datos de comportamento para aumentar a realidade social é un sistema que suxire quen debe coñecer a quen nunha organización. Tradicionalmente, este é un proceso a medida que ten lugar durante as reunións ou coa axuda de mentores. Pero poderiamos tirar dos nosos datos de sensores e de comunicación dixital para comparar os patróns de comunicación reais no lugar de traballo cun ideal organizativo e despois animar a xente a presentar uns a outros para cubrir todos os ocos. Non é o modelo de LinkedIn, onde a xente che pide unha conexión, senón un no que un motor analítico determinaría cál dos teus compañeiros ou amigos deberías presentar a outro. Un sistema así poderíase usar para unir organizacións enteiras.
n
nAo contrario que a realidade aumentada, que pon capas de información enriba dun vídeo ou do teu campo de visión para darche información extra sobre o mundo, a realidade social aumentada implica sistemas que cambian a realidade para cubrir as necesidades sociais dun grupo.
n
nPor exemplo, ¿que pasaría se as máquinas de café se movesen dependendo do contexto social? Cando vin un robot que servía café como un gag nun anuncio da tele hai dous anos, púxenme a pensar en serio sobre a utilidade dunha máquina de café con rodas. Ao colocar o robot do café entre dous grupos, por exemplo, poderiamos aumentar a probabilidade de que determinados compañeiros de traballo se atopasen. Unha vez que detectásemos -usando chapas intelixentes ou outro tipo de sensor- que as conversacións axeitadas estaban a ter lugar entre as persoas axeitadas, o robot podería moverse a outro lugar. As máquinas expendedoras, os bol con comida, todo se podería mover pola oficina baseándose en datos sociais. Un equipo da Universidade de Plymouth (Reino Unido) xa levou a cabo unha demostración desta idea. No seu proxecto Slothbots, paredes robóticas que se moven a moi baixa velocidade cambian sutilmente de posición ao longo do tempo para alterar o fluxo da xente nun espazo público, afinando constantemente o seu movemento en resposta ao comportamento da xente.
n
nA inmensa cantidade de datos sobre o comportamento que podemos recoller cos medios dixitais empeza a converxer coas tecnoloxías para dar forma ao mundo en resposta a eses datos. ¿Notificaremos á xente cando se transforme sutilmente o seu ámbito? ¿É ético sequera usar técnicas baseadas en datos para persuadir e influír na xente deste xeito? De momento estas preguntas quedan sen responder mentres a tecnoloxía nos conduce cara a un mundo aumentado.
n
n(Fonte: La Flecha)
n
n
n
nO do cubículo aumentado era un experimento sobre como influír na dinámica social dun lugar de traballo. Se unha empresa quería que os enxeñeiros falasen máis cos deseñadores, por exemplo, non establecían novas relacións baseadas na creación de informes nin programaban reunións interminables. O que se facía era baixar as persianas entre cubículos. Así, cando os enxeñeiros pasaban por diante dos deseñadores era máis doado ter unha pequena charla sobre o partido da noite anterior ou un proxecto no que estivesen a traballar.
n
nCada vez é máis sinxelo medir a grande escala a interacción social humana, grazas a sensores que sempre están acendidos como os teléfonos móbiles. O próximo reto é usar o que aprendamos destes datos de comportamento para influír ou potenciar as interaccións laborais. A empresa spin off do Media Lab que dirixo usa chapas identificativas con sensores para rexistrar os movementos dos empregados, o seu ton de voz, en que lugar da oficina están e con quen están a falar. Usamos os datos que recollemos nas oficinas para aconsellar as empresas sobre como cambiar as súas organizacións, a miúdo a través de cambios físicos no ámbito laboral. Por exemplo, despois de descubrir que a xente que comía en grupos máis numerosos era máis produtiva, Google e outras empresas de tecnoloxía que dependen das interaccións aleatorias para potenciar a innovación, instalaron mesas de cafetería máis grandes.
n
nNo futuro, algúns destes cambios poderíanse levar a cabo en tempo real. O grupo de Pentland no Media Lab demostrou como o ton de voz, a flutuación no volume a falar e a velocidade á que falas serven para predicir cousas como a capacidade de persuasión dunha persoa á hora de lanzar unha idea de start-up a un capitalista de risco, por exemplo. Como parte dese traballo, demostramos que se pode alterar a voz dixitalmente para parecer máis interesado e atento, logrando que sexas máis persuasivo.
n
nOutra forma que imaxinamos de aplicación dos datos de comportamento para aumentar a realidade social é un sistema que suxire quen debe coñecer a quen nunha organización. Tradicionalmente, este é un proceso a medida que ten lugar durante as reunións ou coa axuda de mentores. Pero poderiamos tirar dos nosos datos de sensores e de comunicación dixital para comparar os patróns de comunicación reais no lugar de traballo cun ideal organizativo e despois animar a xente a presentar uns a outros para cubrir todos os ocos. Non é o modelo de LinkedIn, onde a xente che pide unha conexión, senón un no que un motor analítico determinaría cál dos teus compañeiros ou amigos deberías presentar a outro. Un sistema así poderíase usar para unir organizacións enteiras.
n
nAo contrario que a realidade aumentada, que pon capas de información enriba dun vídeo ou do teu campo de visión para darche información extra sobre o mundo, a realidade social aumentada implica sistemas que cambian a realidade para cubrir as necesidades sociais dun grupo.
n
nPor exemplo, ¿que pasaría se as máquinas de café se movesen dependendo do contexto social? Cando vin un robot que servía café como un gag nun anuncio da tele hai dous anos, púxenme a pensar en serio sobre a utilidade dunha máquina de café con rodas. Ao colocar o robot do café entre dous grupos, por exemplo, poderiamos aumentar a probabilidade de que determinados compañeiros de traballo se atopasen. Unha vez que detectásemos -usando chapas intelixentes ou outro tipo de sensor- que as conversacións axeitadas estaban a ter lugar entre as persoas axeitadas, o robot podería moverse a outro lugar. As máquinas expendedoras, os bol con comida, todo se podería mover pola oficina baseándose en datos sociais. Un equipo da Universidade de Plymouth (Reino Unido) xa levou a cabo unha demostración desta idea. No seu proxecto Slothbots, paredes robóticas que se moven a moi baixa velocidade cambian sutilmente de posición ao longo do tempo para alterar o fluxo da xente nun espazo público, afinando constantemente o seu movemento en resposta ao comportamento da xente.
n
nA inmensa cantidade de datos sobre o comportamento que podemos recoller cos medios dixitais empeza a converxer coas tecnoloxías para dar forma ao mundo en resposta a eses datos. ¿Notificaremos á xente cando se transforme sutilmente o seu ámbito? ¿É ético sequera usar técnicas baseadas en datos para persuadir e influír na xente deste xeito? De momento estas preguntas quedan sen responder mentres a tecnoloxía nos conduce cara a un mundo aumentado.
n
n(Fonte: La Flecha)
n
n
n