Hjem > Cyber ​​Nyheder > Predictive World af Ubisoft bruger store Facebook -data til at fortælle dig, hvem du er
CYBER NEWS

Predictive verden af ​​Ubisoft Bruger Big Facebook Data fortælle dig, hvem du er

watch-hunde-Ubisoft

Big data er ved at ændre vores liv hver dag, uanset om vi er klar over det eller ej. Der er visse projekter, dog, der perfekt skildre, hvad Big data er i stand til. En ganske ejendommelig projekt blev netop lanceret, nysgerrig kaldet Predictive World. Det er et samarbejdsdatavisualiseringsprojekt, der er sat i gang af Psycometrics Center, Sid Lee Paris og Ubisoft. Projektet beskrives som "en interaktiv online oplevelse, hvor brugerne opdager, hvor meget et cybersystem kan forudsige om dem ved hjælp af digitale poster over deres opførsel."


Forudsigelig verden: Detaljerne

  • Skræddersyet forudsigelsesdatabase indeholdende 6.3 milliarder datapunkter;
  • 70 datadrevne forudsigelser om individet;
  • Dækning på tværs 250 lande og 7 forskellige sprog;
  • Detaljeret helbred, data om indkomst og ægteskab på gadeniveau;
  • Forholdet mellem variabler kalibreret fra 70 avisartikler.

Projektet er muligvis blevet udviklet til at fremme en meget forventet frigivelse af WATCH_DOGS 2 men det viser os også, hvordan vores digitale fodaftryk kan bruges. Faktisk, Big Data ser ud til at være en enorm del af spillet.

Spilscenariet involverer Marcus Holloway, som forkert profileres som en potentiel kriminel af et bydækkende operativsystem.

Dette system er indstillet til at indsamle og analysere data om alle borgere. Det lyder ganske tæt på sandheden, gør det ikke?


Hvordan fungerer forudsigelsesverdenen?

prædiktiv-verden-stforum

Predictive World bruger API på Apply Magic Sauce til at generere psykologiske forudsigelser fra Facebook-data, der hører til brugere. Den bruger også en skræddersyet back-end datainfrastruktur konstrueret af de forskere, der er involveret i projektet. Som forklaret af teamet:

Vi rensede, manipuleret og fusioneret hundreder af åbne ressourcer for at oprette en database indeholdende 6.3 milliarder datapunkter – 6,347,671,708 at være nøjagtige.

Hvad forskere grundlæggende gjorde, var at etablere et forhold mellem forskellige faktorer som køn og løn, placering og kriminalitetsrisiko, personlighed og lang levetid. Brugere er også velkomne til at interagere med forudsigelser for at ændre resultaterne og forstå forholdet mellem variablerne. Holdet gennemgik og uddragte også statistikker fra mere end 70 peer-reviewede artikler for at justere ændringerne på et videnskabeligt forskningsgrundlag.

Relaterede: FBIs ansigtsgenkendelse udsætter Ikke-Criminal, Udenlandske borgere

Interessant, NakedSecurity s Lisa Vase siger, at det slet ikke fungerede for hende.

"Predictive World mener, at jeg er høj, fed, have en 12.8% chance for at ryge gryden, gøre omkring det dobbelte af mindsteløn, have en samvittighedsfaktor på noget som 43%, og dør i en alder af 84.9 år.

Forkert, forkert, forkert, forkert," hun skriver. Jeg besluttede selv at prøve det og opdagede det samme - det var ikke næsten så nøjagtigt, som jeg forventede (men jeg var ikke desto mindre glad for at se, at min forventede levealder var over 80 år, være det sandt eller falsk).

Er du villig til at give Forudsigelig verden et forsøg?

Milena Dimitrova

En inspireret forfatter og indholdschef, der har været hos SensorsTechForum siden projektets start. En professionel med 10+ års erfaring med at skabe engagerende indhold. Fokuseret på brugernes privatliv og malware udvikling, hun tror stærkt på en verden, hvor cybersikkerhed spiller en central rolle. Hvis almindelig sund fornuft giver ingen mening, hun vil være der til at tage noter. Disse noter senere kan blive til artikler! Følg Milena @Milenyim

Flere indlæg

Følg mig:
Twitter

Efterlad en kommentar

Din e-mail-adresse vil ikke blive offentliggjort. Krævede felter er markeret *

This website uses cookies to improve user experience. By using our website you consent to all cookies in accordance with our Fortrolighedspolitik.
Jeg er enig