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Cellulari che ascoltano e imparano
I ricercatori utilizzano sempre più i telefoni cellulari per comprendere meglio il comportamento degli utenti e le interazioni sociali. I dati raccolti dal chip GPS o dall'accelerometro di un telefono, ad esempio, possono rivelare tendenze rilevanti per modellare la diffusione della malattia, determinare le esigenze di assistenza sanitaria personale, migliorare la gestione del tempo e persino aggiornare i social network. L'approccio, noto come reality mining, è stato suggerito anche come un modo per migliorare la pubblicità mirata o rendere i telefoni cellulari più intelligenti: un dispositivo che sa che il suo proprietario è in riunione potrebbe disattivare automaticamente la suoneria, ad esempio.
Ora un gruppo del Dartmouth College, ad Hannover, NH, ha creato un software che utilizza il microfono di un telefono cellulare per tracciare e interpretare l'attività di un utente. Il software, chiamato SoundSense , capta i suoni e cerca di classificarli in determinate categorie. A differenza di un software simile sviluppato in precedenza, SoundSense è in grado di riconoscere suoni completamente sconosciuti e funziona anche interamente sul dispositivo. SoundSense classifica automaticamente i suoni come voce, musica o rumore ambientale. Se un suono viene ripetuto abbastanza spesso o abbastanza a lungo, SoundSense gli assegna un livello sonoro elevato e chiede all'utente di confermare che è significativo e offre la possibilità di etichettare il suono.
Il team di Dartmouth si è concentrato sul monitoraggio del suono perché ogni telefono ha un microfono e perché gli accelerometri forniscono solo informazioni limitate. Quando pensiamo ai suoni, in genere non pensiamo che possano rappresentare anche un luogo che ha una firma unica, afferma Andrew Campbell , professore di informatica a Dartmouth e ricercatore capo del progetto. I ricercatori si sono assicurati che il programma fosse piccolo, in modo che non utilizzasse troppa energia. Per affrontare i problemi di privacy, hanno progettato SoundSense in modo che le informazioni non vengano rimosse dal dispositivo per l'elaborazione. Inoltre, il programma stesso non memorizza clip audio non elaborati. Un utente può anche dire al software di ignorare qualsiasi suono ritenuto off limits.
Durante i test, il software SoundSense è stato in grado di determinare correttamente quando l'utente si trovava in una particolare caffetteria, camminava fuori, si lavava i denti, andava in bicicletta e guidava in macchina. Ha anche rilevato il rumore di un bancomat e di un ventilatore in una stanza particolare. I risultati degli esperimenti saranno presentati questa settimana al MobiSys 2009 conferenza, a Cracovia, Polonia.
Il sistema SoundSense è il nostro primo passo nella creazione di un sistema in grado di apprendere il [comportamento dell'utente] in movimento, afferma Tanzeem Choudhury , un assistente professore a Dartmouth che è stato anche un leader del progetto e vincitore del TR35. Choudhury afferma che consentire al software di imparare a riconoscere nuovi suoni sarà essenziale per le applicazioni pratiche. Un sistema in grado di riconoscere i suoni nella vita di una persona può essere utilizzato per cercare altri che hanno le stesse preferenze, afferma. L'utilizzo di suoni per classificare gli eventi può fornire agli utenti un feedback sulle loro attività quotidiane per le applicazioni di gestione del tempo o della salute, aggiunge.
I telefoni hanno orecchie: SoundSense ascolta l'ambiente di un utente tramite il microfono di un telefono e impara a collegare determinati suoni alle attività.
Kurt Partridge , un ricercatore del Palo Alto Research Center, che ha anche creato un software per telefoni cellulari che tiene traccia del comportamento, ritiene che il progetto SoundSense sfrutti una risorsa sottoutilizzata. Non credo che il campo si sia davvero reso conto sia di quanto poco sia potente il rilevamento dell'attività basato sull'audio e di quanto possa essere informativo, afferma Partridge. L'audio può distinguere così tante altre attività [e] aggiunge un aspetto sociale al rilevamento contestuale che altrimenti non sarebbe possibile.
Dan Ellis , un professore associato della Columbia University, che ha studiato l'uso di registrazioni audio continue, afferma che un giorno questo tipo di registrazione della vita potrebbe essere utilizzato di routine come la posta in uscita in un'applicazione di posta elettronica. Forse non guardi molto spesso la tua posta in uscita, ma dati gli strumenti giusti per trovare rapidamente quello che stai cercando, è molto comodo tenere un registro di ogni e-mail che ti è mai stata inviata, dice. Allo stesso modo potrebbe essere auspicabile una registrazione quasi continua, basata su audio, raccolta da un dispositivo personale.