Selfie e Hashtag ganham verbetes no dicionário Merriam-Webster

A linguagem é algo que evolui com o tempo, e dicionários não podem deixar que novas palavras passem despercebidas e mal explicadas. Na atualização deste ano do Merriam-Webster, entre os 150 novos verbetes adicionados estão as palavras Selfie e Hashtag, que segundo a própria publicação, refletem a crescente influência da tecnologia no nosso cotidiano.

Selfie: uma imagem de alguém, feita por ela mesma, usando uma câmera digital, feita espeficicamente para postar em redes sociais”

Outras expressões, como crowdfunding (traduzida como ‘financiamento coletivo’), big data, gamification, hot spot, paywall e unfriend também irão estrear no dicionário norte-americano neste ano. “Selfie e hashtag referem-se aos modos como nós nos comunicamos e compartilhamos informações como indivíduos. Palavras como crowdfunding, gamification e big data mostram como a internet já alterou o mundo dos negócios de forma muito profunda”, comenta Peter Sokolowski, editor do Merriam-Webster.

A dicionarização de palavras desse tipo também facilita a vida dos repórteres, que podem aos poucos deixar de colocar apostos que explicam os termos. Grosso modo, podemos dizer que algumas buzzwords acabaram se ‘graduando’ e se transformaram em expressões moderninhas e dicionarizadas.

Quem se interessar pode conferir algumas das outras palavras adicionadas ao Merriam-Webster em matéria na Time.

Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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A saga de uma mãe que escondeu sua gravidez dos robôs rastreadores da internet

Basta uma simples cotação de passagens de avião para o feriado, ou quem sabe uma pesquisa rápida sobre pousadas em uma cidade próxima, para que as propagandas exibidas no seu Gmail, Facebook e em outros banners da sua navegação se tornem uma enxurrada de sugestões de itens relacionados.

Baseado nos dados rastreados das suas compras anteriores, itens pesquisados e até interações sociais, os anúncios de muitas plataformas digitais são segmentados para exibir conteúdos do mesmo ramo – o que, irritantemente, não te deixar esquecer nem por um minuto do seu interesse (mesmo que breve) naquele tema.

Janet Vertesi, professora assistente do curso de sociologia da Universidade de Princeton, nos EUA, não queria ter essa irritação durante os meses em que estava grávida. Para evitar ficar soterrada com propagandas de carrinhos de bebê, roupinhas, chupetas e toda sorte de itens para recém-nascidos, ela fez quase que uma cruzada pessoal contra o rastreamento de dados através de cookies e de robôs coletores de dados. Ela contou sua saga em uma apresentação na conferência Theorizing the Web, que aconteceu em Nova Iorque no último fim de semana. “Essa é uma história com uma perspectiva bem pessoal, sobre o esforço que é necessário para evitar ter seus dados coletados, ser rastreado e inserido em bases de dados”, explica ela.

O assunto é sério, mas ganha ares cômicos de acordo com que ela conta os detalhes das suas estratégias, como o uso de vales-presentes para compras online (para evitar que a bandeira do cartão de crédito identificasse os itens comprados), preferência por pagamentos em dinheiro, uso de serviços de emails pagos, entregas realizadas em uma caixa postal, e até mesmo o uso do navegador Tor, para evitar que seu acesso fosse rastreado.

“Eu praticamente concorri ao prêmio de Uso Mais Criativo do Tor. Ele ganhou má fama por ser usado para compra de drogas e de bitcoins, mas eu o utilizei para acessar o site BabyCenter.com”

Houve também toda uma força-tarefa para evitar que a gravidez fosse mencionada nas redes sociais. Janet fez ligações e mandou emails para todos os seus familiares, contando a novidade e pedindo a eles que não comentassem nada sobre isso no Facebook, nem mesmo através de mensagens privadas. “Muita gente não entendia que nem as mensagens privadas não eram realmente tão particulares assim”, contou, esclarecendo que chegou a tomar medidas mais drásticas, como remover um tio da sua lista de amigos do Facebook após ele ter enviado a ela uma mensagem felicitando pela chegada do rebento.

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Será que um futuro onde tudo o que fazemos pode ser rastreado, medido e monitorado é mesmo um caminho sem volta?

O mais curioso, contudo, é que parte do esforço dela em não ser monitorada e rastreada acabou ativando alguns alarmes das instituições financeiras e do governo. Ao tentar adquirir 500 dólares em vales-presente da Amazon para a compra de um carrinho de bebê, o marido de Janet foi avisado que aquela compra seria reportada às autoridades, por ser considerada um comportamento suspeito. “Essas iniciativas [de tentar evitar o rastreamento] são exatamente as mesmas que indicam que você poderia estar se preparando para uma atividade criminosa, e não apenas comprando itens para o seu bebê”, contou ela, que aproveitou para provocar: será que algum dia será possível fazer compras e navegar pela rede escolhendo quando queremos oferecer nossos dados pessoais de navegação para as plataformas?

Winter Mason, cientista de dados do Facebook que também estava nesse painel da conferência, não acredita que isso seja possível daqui para frente. Considerando que o uso de informações pessoais para exibição de publicidade é um dos pilares do negócio do Facebook, ele não poderia dizer nada diferente, né?

Será que um futuro onde tudo o que fazemos pode ser rastreado, medido e monitorado é mesmo um caminho sem volta?

Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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A internet visualizada como obra de arte

Data Portraits mapeia websites e transforma seus dados e informações – muitas vezes invisíveis a nossos olhos – em obras de arte. As visualizações revelam a complexidade e a interdependência da arquitetura de uma web em constante mudança.

“Meu objetivo era mostrar um lado diferente da web que vemos todo dia.” – Martyn Dade Robertson, em seu artigo

Cada retrato é a visualização de um website congelado em um período de tempo. Isso inclui links de navegação como também códigos, imagens, vídeos e demais camadas de links externos que constituem uma página.

O projeto foi criado pelo pesquisador e professor Martyn Dade Robertson, da Newcastle University.

Para financiar sua pesquisa e experimentação, Robertson está criando “retratos” de gigantes websites como GoogleNASAWired e Qantas Airlines. Qualquer um também pode pedir um retrato de graça aqui.

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“Se o Google fosse um artista, o que ele pintaria?” – Martyn Dade Robertson

O projeto levou 10 anos para chegar aqui. A primeira etapa envolveu a construção de um web crawler para rastrear e mapear todos os links relacionados a uma URL específica. Depois disso, foi desenvolvido um software chamado Web Cartographer, que cria os desenhos do retrato.

Cada nó representa os componentes do website, como imagens e scripts, e as linhas representam as ligações entre eles. O desenho é plotado para que os nós que se relacionam entre si gravitem juntos, assim padrões únicos são formados. Há um pouco de aleatoriedade no retrato também, dependendo de onde cada nó é colocado.

Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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The Declassification Engine quer descobrir o que está por trás das tarjas pretas de documentos confidenciais

The Declassification Engine é um projeto ambicioso que visa ajudar os cidadãos a descobrir e procurar por um tipo muito particular de informação: os segredos do governo dos EUA.

Desenvolvido na Columbia University e lançado há um ano, o projeto usa métodos avançados de ciência da computação, big data e processamento de linguagem para dimensionar o que alguns estudiosos tem se esforçado para fazer à mão por décadas: documentar o surgimento do sigilo governamental, aprender mais sobre o que o governo não está liberando e descobrir novos padrões de milhões de documentos que são desclassificados porém contem informações de peso.

As ferramentas que o The Declassification Engine criou, até agora, oferecem um vislumbre dentro do excesso de sigilo que fere a democracia.

Visando a liberdade de informação, historiadores, estatísticos, engenheiros da computação e advogados da universidade envolveram-se no projeto por temerem que o passado se torne um grande segredo. Hoje, por exemplo, para revisar todos os documentos confidenciais americanos criados todo ano, demandaria um trabalho em tempo integral de cada funcionário federal e estadual nos EUA. É muita informação secreta, o que diminuem a realidade e a história dos fatos.

O National Declassification Center atualmente possui um backlog de 370 milhões de páginas de documentos. E, enquanto o governo gasta $10 bilhões protegendo seus segredos, apenas $50 milhões são alocados para esta seção de documentos.

A primeira missão foi coletar a maior quantidade possível de documentos confidenciais e passá-los para o banco de dados. Algumas das fontes foram: National Archives, empresas privadas como ProQuest e Gale Cengage Learning, arquivos já coletados pelo Internet Archive. A partir deste trabalho, programadores e cientistas criaram aplicativos e ferramentas de visualização de dados para ajudar nas análises e buscas.

Muitas vezes, por exemplo, o governo revelou documentos em lugares e momentos diferentes – o que significa que as tarjas pretas adicionadas para manter a conficialidade podem ser diferentes também. Daí surgiu a ferramenta Redaction Archive, que combina documentos editados e não-editados lado a lado, analisando as tarjas e descobrindo o que está por trás delas.

Redaction Archive

Redaction Archive

Redaction Archive

Redaction Archive

Sphere of Influence, outra ferramenta, é uma visualização  interativa de telegramas e mensagens eletrônicas do Departamento de Estado entre 1973 e 1976 que mapeia padrões de coomunicação pelo mundo, ajudando a levantar dados e anomalias na história.

Sphere of Influence nos EUA

Sphere of Influence nos EUA

Sphere of Influence no Brasil

Sphere of Influence no Brasil

Com relação à privacidade, a equipe conta que tem tomado todo o cuidado para que seu processamento de big data não vá tão longe a ponto de espalhar informações que possam prejudicar qualquer um.

O projeto The Declassification Engine está apenas começando. Com o objetivo de ajudar cidadãos, pesquisadores e jornalistas, também espera contribuir para que o próprio governo americano passe a priorizar a liberdade de informação e a decupação de um passado mais real.

Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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Um alarme-aplicativo promete quantificar e entender seus sonhos

Em sua forma mais básica, Shadow App é alarme que gradualmente acorda o usuário ao aumentar seu volume e vibração. Isso faz com que a pessoa volte do sono devagar e gentilmente, aumentando a chance de lembrar de seus sonhos.

Quanto mais você usar o app, melhor poderá visualizar padrões e fazer conexões entre seu sono, vida diária e sonhos. Pequenos detalhes do subconsciente podem levar a um maior entendimento de ‘eu’.

A estimativa é de que 95% das pessoas esquecem seus sonhos logo nos primeiros cinco minutos após acordar. Para evitar que o ritual se repita, e assim nos esquecermos de insights, significados e ideias potenciais, o aplicativo espera resolver esse problema.

Assim que o usuário desativar o alarme, é levado a gravar seus sonhos via voz ou texto. O aplicativo então transcreve os sonhos e os armazena em um diário digital que, como um banco de dados, irá ficar cada vez mais rico e inteligente na medida em que for atualizado.

O resultado? Padrões e tendências de sono e sonhos, não apenas do usuário, mas – dependendo do seu ajuste de privacidade – de todo universo de inscritos no app. Chamado de Understood Self, essa função é uma forma de coletar todos os dados do indivíduo e dar contexto e significado através dos dados dos outros usuários.

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A equipe espera criar o maior banco de dados de sonhos do mundo, um subconsciente coletivo e potencialmente uma fonte poderosa de informação.

De design bonito e interface intuitiva, o aplicativo até permite visualizar os sonhos por palavras-chave, usando algoritmos de reconhecimento de padrões e geração de imagens.

Através de uma campanha lançada recentemente no Kickstarter, os criadores Hunter Lee Soik e Jason Carvalho, ambos designers, esperam otimizar o aplicativo de acordo com o feedback dos usuários que ajudarem o projeto, antes de o lançaram oficialmente.

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Rel8 descobre quem seus amigos do Facebook realmente são

Desenvolvido por uma empresa israelense, Rel8 App analisa os dados sociais do Facebook utilizando programação baseada em neurolinguística e outros conceitos de psicologia para criar perfis pessoais, baseando-se nos interesses, gostos, traços e atividades que os usuários registram pela rede.

Aplicativo torna possível encontrar pessoas através de gostos e personalidade.

Ao iniciar o aplicativo e conectar-se com o Facebook, leva de 5 a 10 minutos para a leitura de todos os dados de sua rede. Feito isso, é possível visualizar os perfis criados na categoria de “amigos recomendados” – que o Rel8 acredita ser os mais alinhados com você – ou pode visualizá-los buscando pelo nome da pessoa manualmente.

Em cada perfil, é possível observar os top interesses de cada amigo, divididos em tags. Ao clicar em cada uma, o aplicativo dá acesso às publicações e grupos da pessoa, que se referem ao determinado tema. Os interesses também podem ser visualizados por categorias, como livros, filmes, esportes, músicas, etc.

Também é possível buscar por gostos, em vez de uma pessoa específica. Para isso, é só digitar um tópico que gostaria de explorar, que o aplicativo listará páginas relevantes e correspondentes, podendo observar quais dos seus amigos estão linkados à determinado interesse.

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Mais que uma ferramenta para fuçar na vida alheia, Rel8 acaba sendo um bom e inovador uso do Facebook, trazendo pesquisas de perfis, dados sociais e insights psicológicos – já aplicados por marcas – para o âmbito popular. Sua API também está liberada para que desenvolvedores usufruam dos insights gerados.

Rel8 está disponível de graça para iPhone e iPad.

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Como um vídeo se torna viral

O que torna um vídeo viral? Enquanto sabemos que não há nenhuma fórmula mágica para seguir, um grupo de pesquisadores do Twitter Reino Unido recentemente observaram de perto três dos principais virais deste ano, em busca de insights sobre como atingiram tamanho sucesso.

Tweets com vídeos relevantes ou engraçados tem altas taxas de engajamento, em média 42% de retweet, reply ou menção.

Os exemplos utilizados foram: o vídeo Ryan Gosling Won’t Eat His Cereal” feito com Vine , o vídeo do astronauta cantando “Space Oddity” do David Bowie e a campanha Real Beleza de Dove.

Abaixo, em cada um dos vídeos-infográficos, é possível visualizar como cada conteúdo se tornou viral, onde pontos azuis representam tweets e amarelos são retweets. O tamanho de cada ponto é proporcional ao potencial do alcance de cada tweet, levando em conta não apenas seguidores, mas o tamanho da audiência e sua amplificação.

Vídeo do Vine por @RyanWMcHenry

O vídeo foi cuidadosamente semeado por perfis influenciadores globais como @BestVinesEver e @VineLoops. Isso fez com que o vídeo fosse visto e compartilhado por muitos rapidamente.

Vídeo do astronauta tocando Bowie

Mais de 90% do compartilhamento aconteceu nos primeiros três dias após a postagem. Muitas menções foram feitas rapidamente por perfis influenciadores globais. O efeito viral demonstrou um crescimento sustentado e impulsionado pelo esforço de uma única pessoa. A natureza do conteúdo, única e inusitada, foi essencial para que o vídeo continuasse a ser compartilhado no lugar de outros vídeos do momento.

Real Beleza de Dove

A campanha se espalhou de forma bastante diferente dos outros virais, por ter sido impulsionada por uma longa cauda de compartilhamento e pelo sentimento positivo que gerou no público. Com menos influenciadores e picos, o vídeo gerou conversas em comunidades ao redor do mundo, destacando um bom programa de divulgação online, além de seu conteúdo engajador e receptivo para todos os públicos.

Essa variedade de vídeos permitiu uma maior perspectiva sobre o que influencia o compartilhamento em massa, resultando em diferentes métodos sobre como cada vídeo chegou lá, dependendo de seu conteúdo e estratégia.

Mais uma vez vemos que não há regras para viralização – enquanto alguns inflamam e se espalham rapidamente como fogo pela web, outros possuem crescimento lento e consolidam-se primeiramente em diferentes comunidades locais antes de se tornarem globais.

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Trace monitora seu desempenho no skate, surf e esportes de aventura

Trace é um pequeno dispositivo desenvolvido para rastrear suas atividades enquanto anda pelas ruas de skate, desce montanhas de neve abaixo ou enfrenta ondas em uma prancha de surf.

Assim como a FuelBand da Nike, Trace faz parte da tendência de se auto-quantificar – colher dados do seu dia a dia, gerar análises e diferentes visualizações – porém focado em esportes de aventura: surf skate, skii e snowboarding.

Diferente de quem corre ou anda de bicicleta, skate e surf não tinham nenhuma ferramenta para ajudar a medir e visualizar atividades.

À prova d’água e de choque, foi feito para ser preso facilmente em uma prancha ou capacete. Além dos tradicionais dados de calorias, distâncias e velocidades, é possível mapear todo e qualquer movimento feito, tomando conhecimento de como estão indo as manobras.

Aqui, estão inclusos dados como altura vertical e horizontal, distância da onda e do chão, rotação, quantidade e altura de pulos e giros, sequência de movimentos, aterrisagem, etc.

A ferramenta foi desenvolvida por Anatole Lokshin, que ajudou a comercializar um dos primeiros GPS em 1990. Para colher todos os tipos de métricas e sincronizá-las via Bluetooth para o aplicativo AlpineReplay, Trace usa sensores de 9 eixos e uma bateria que dura 7 horas e que pode ser recarregada via USB.

“Com nosso algoritmo, podemos dizer se o usuário deu um ollie ou um kickflip.” – Lokshin

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O projeto, da ActiveReplay, está sendo lançado via campanha no Kickstarter, onde espera arrecar $150,000 para produção em escala e distribuição internacional, a partir de fevereiro de 2014.

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Beach Boys como você nunca viu

Graças ao Alexander Chen, Diretor Criativo do Google Creative Lab em Nova York, é possível apreciar de uma nova forma a genialidade de Brian Wilson enquanto líder dos Beach Boys, marcado pelo apurado ouvido ao criar melodias que sempre que escutadas, algo de novo é percebido.

Chen criou uma visualização dos sons com as famosas harmonias gravadas pela banda. Baseando-se no conceito de sinos, em que seu tamanho corresponde ao tom da nota que produz, Chen usou uma série de círculos para representar as notas de cada parte da música.

Uma relação matemática entre circunferência e tom, onde cada nota é um círculo e o seu tamanho varia de acordo com o tom.

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“Eu me pergunto se visualizar as diferentes camadas de música ajuda a ensinar nossos ouvidos a serem capazes de identificar as peças que a compõe de forma individual para, quem sabe, se tornar um melhor ouvinte.” – Chen

Escolhendo a música “You Still Believe in Me” como teste, por ter sido inspirada em coro de igreja, os vocais foram isolados e as harmonias foram meticulasamente transcritas, nota por nota, para posteriormente serem renderizadas e tocadas usando o software open source Processing.

Diferente daquelas animações que saltam na tela de forma descoordenada, o resultado do experimento mostra de fato o que você está ouvindo, e somente o que você está ouvindo, nota por nota.

Especialmente no final desta música, múltiplas camadas de harmonias entram em ação e vemos coisas que nem sequer nos damos conta de que estamos ouvindo – como todas aquelas vozes distintas se fundindo em uma só no final.

Em uma era obcecada por dados, este é um dos projetos que melhor cuida para relacionar o campo da visualização com a música, em uma busca por traduzi-la visual e fisicamente, oferecendo novos olhares sobre cada nota.

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Finalmente um trabalho compatível com sua personalidade

Como descobrir se você se encaixa em determinada empresa? Qual ambiente de trabalho te faz mais feliz? Quais são os funcionários que mais estão felizes em trabalhar para você? Good.co está tentando acabar com a suposição no processo de contratação, medindo exatamente a compatibilidade de cada um com as culturas de trabalho das empresas.

A nova plataforma, ainda em beta semi-privado, utiliza quadros psicométricos comprovados para ajudar os empregadores na hora de reconhecer pessoas que prosperam em determinados ambientes. E, por outro lado, também auxilia candidatos a descobrirem em que cultura empresarial eles se encaixam melhor.

A adaptação cultural é um grande problema nos dias de hoje. Enquanto muitas empresas entram em guerra para disputar a imagem de uma cultura similar à do Google por exemplo, e também seus perfis de funcionários, na verdade não se deram conta de que é preciso ser verdadeiro e deixar de lado a opinião errônea de que ninguém se dá bem em ambientes corporativos mais tradicionais.

“O Good.Co é um big data para resolver desafios recorrentes do RH”. – Samar Birwadker, Co-fundador

Com a ajuda do Dr. Kerry Schofield, Good.Co primeiramente lançou uma série de testes para seus usuários, versões atualizadas da Big Five (Cinco Grandes Dimensões da Personalidade) e de arquétipos.

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Estes dados tem um enorme impacto em como as empresas podem ser mais eficientes e também otimizar suas culturas para serem compatíveis às pessoas que trabalham lá.

Hoje, a plataforma é construída ao redor de seis diferentes categorias: Strengths Canvas (avaliação de personalidade individual), Company Canvas (pesquisa que analisa o quanto você se encaixa com seus chefes e empresa), Fitscore With Peers (compara seus resultados com os de seus colegas, a partir de seu convite para eles participarem), Team Report (descobre a personalidade da sua equipe de trabalho), Company Graph (encontra empresas e equipes que combinem com seu estilo de trabalho pessoal) e Job Matches (listagem de vagas de emprego conectadas ao LinkedIn).

Good.co já tem mais de 18 mil inscritos, incluindo empresas e funcionários de todo os EUA. Um enorme banco de dados que pode ajudar a humanizar as habilidades das pessoas de forma mais abstrata e rica, gerando insights que vão além do lugar comum. Resultado? Equipes mais felizes e eficientes.

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Phototrails: Insights culturais e sociais a partir de fotos do Instagram

Como podemos visualizar milhões de fotos tiradas em São Paulo, Nova York ou Bangkok de uma forma em que diferenças culturais entre estas cidades sejam reveladas? Como podemos ler as “histórias” criadas pelas sequências de fotos dos usuários? Phototrails está buscando mapear o comportamento específico das pessoas, através de análises de mais de 2 milhões de fotos compartilhadas publicamente no Instagram, em cidades ao redor do mundo.

O projeto visualiza fotos de acordo com localização, tempo e atributos visuais (filtros e conteúdo que revelam “ritmo visual” ou “assinatura visual”) de cada cidade.

Uma etnografia de dados que explora estas imagens por diferentes ângulos e gera insights sobre pessoas, cultura e vida em sociedade.

Para entender as mudanças e variações a partir dos dados, a ferramenta construída para o projeto rastrea as imagens em tempo real e as organiza em diferentes tipos de gráficos (radial, painel linear, linhas e pontos), transformando informações em um visual singular que permite explorar fotos em locais e períodos de tempo específicos.

A partir destas visualizações, foi descoberto, por exemplo, que o uso de filtros em diferentes cidades era notavelmente similar. A proporção de moradores de Tóquio que usam o Lo-Fi é quase igual à dos londrinos que utilizam o mesmo filtro em suas fotos.

Outro insight interessante – este extraído de análises de postagens durante o Furacão Sandy em Nova York – foi o visual contrastante e caótico que o gráfico gerou durante a tragédia, refletindo padrões de sentimentos intensos dos usuários em situações de emergência.

Os pesquisadores do projeto detalham análises feitas em cidades específicas, chamadas de Instragram Cities.

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Tel Aviv (tempo)

tel aviv - hue (radius) e hora (angulo)

Tel Aviv (dia e hora)

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São Francisco por 1 dia

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Brooklyn durante Furacão Sandy

Phototrails mostra uma forma potencial de como os dados de atividades sociais podem ser transformados em dinâmicos e configuráveis padrões, abrindo portas para reorganizar contextos, escalas, hierarquias e diversos atributos, afim de entender tanto o singular como o todo, o perto quanto o distante, o agora quanto o que já passou.

São iniciativas como essa que revelam como nosso pequeno canto no mundo – que tanto fotografamos e compartilhamos – é apenas uma mínima parte de um movimento visual cultural interconectado, e que estamos contribuindo para essa enorme base de dados pronta para ser visualizada e explorada.

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Urban Observatory: dados e mapas inteligentes possibilitam comparar cidades lado a lado

Vivemos em um mundo de mapas acessíveis, gerando localizações, informações e direções instantâneas sobre qualquer lugar. Mas quando nenhuma cidade coleta dados da mesa forma, nem desenha mapas de escala e simbologia iguais, temos um limite de conhecimento, nos limitando às comparações superficiais e muitas vezes erradas.

Richard Saul Wurman, o criador do TED, se uniu recentemente ao Jon Kamen (Radical Media) e Jack Dangermon (Esri) para criar uma solução ambiciosa: o Urban Observatory, uma instalação imersiva que traz à realidade dados comparativos de mais de 16 cidades ao redor do mundo, contemplando categoriais como trabalho, movimento, pessoas, público e sistemas.

“O objetivo é dar acesso livre aos dados e conteúdos de cidades do mundo todo.” – Wurman

Observando várias cidades de forma simultânea, usando dados de mesma linguagem, o projeto torna possível comparar informações como densidade de tráfego, características da população, distribuição geográfica, clima, entre outros, de locais distantes aos redor do mundo, posicionadas lado a lado e carregando as mesmas funções.

Lançado semana passada na Esri International User Conference 2013, além de uma instalação que irá percorrer algumas cidades do mundo, o Urban Observatory pode ser usado também por qualquer pessoa, a partir de seu website.

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“As cidades também podem aprender com os erros de outras.” – Wurman

O projeto foi colocado à disposição de todos como uma forma de fazer a população entender a si mesma. É possível também participar da construção da base de dados usada para gerar os mapas, contribuindo com informações da sua cidade. Afinal, são as pessoas, seus movimentos, conexões e atividades que formam uma cidade e a reconfiguram a todo instante.

O que torna o Urban Observatory tão valioso é a possibilidade de visualizar e contextualizar dados em constante atualização, fazendo diferentes análises comparativas. Um museu ao vivo que enquadra todos os cantos do mundo para serem vistos por um único olhar, com visão muito mais ampla e embasada.

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Visualize dados e relacionamentos a partir de seu histórico do Gmail

Novo projeto do MIT Media Lab visa mostrar o quanto as informações e dados pessoais do Gmail revelam sobre cada usuário. Chamada Immersion, a ferramenta estava sob desenvolvimento há um bom tempo e seu recente lançamento teve um timming perfeito em meio às discussões sobre o valor dos dados pessoais e a importância da privacidade.

A ferramente funciona assim: ao conectar sua conta de Gmail, o sistema irá rastrear e colher todos os seus metadados, resultando em infográficos interativos que desenham e analisam seus relacionamentos mantidos por email ao longo do tempo.

Immersion é a representação visual das teias sociais que mantemos por email.

A ferramenta permite diferenciar pessoas reais de outras fontes de email, tais como listas de discussão, notificações, newsletters, etc. Se você recebeu 50 emails de um determinado endereço mas não retornou nenhum, então este contato não irá aparecer como um nó da sua rede.

As cores são usadas para detectar comunidades, enfatizar grupos de pessoas e diferenciar nós. Assim, seus membros familiares estão sempre conectados e visíveis por uma mesma cor, diferenciando-os de seus colegas de trabalho.

Além disso, Immersion revela números de emails enviados e recebidos, permitindo que o usuário identifique como seus hábitos de email mudaram ao longo do tempo, referindo-se diretamente às novas pessoas que foram entrando em sua vida.

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O conceito de email, uma das formas mais originais e legítimas da rede social, é ainda mais antigo que a própria web e contém detalhes que descrevem tanto históricos pessoais como profissionais.

Está aí sua importância e apurada perspectiva que nos possibilita uma auto-reflexão sobre relacionamentos no passado e ainda nos motiva a criar estratégicas para melhores interações no futuro.

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IBM em parceria com Wimbledon: métricas dos jogos, redes sociais e impressora 3D

Em parceria com os torneios de Wimbledon, a IBM desenvolveu um ranking dos jogadores de tênis de uma forma diferente, combinando análises de performance com a opinião dos fãs pelas redes sociais. O resultado: um feed de dados e insights em constante atualização, o IBM Wimbledon Leaderboard.

Para completar, com um Kiosk IBM na competição deste ano, a cada 20 minutos souvenirs personalizados eram produzidos por uma impressora 3D. A escolha do pequeno troféu a ser impresso – diferenciando-se em jogador, cor e formato – era baseada nos top jogadores listados pelas análises em tempo real. Uma representação física do ranking.

As métricas dos jogadores

A IBM analisou dados de 8 anos dos torneios de Grand Slam para desenvolver os indicadores de performances dos jogadores. Conhecidos como “Keys to the Match“, estes KPIs preveem o que um jogador precisa para ter sucesso em uma partida com um oponente específico.

O IBM Wimbledon Leaderboard também mede os jogadores de acordo com suas menções positivas nas redes sociais. Milhares de tweets de fãs são analisados para rastrear sentimentos e gerar análises sobre a imagem e a preferência por cada jogador.

Transformando dados em negócios

Os souvenirs combinam insights sobre a performance dos jogadores nas partidas junto à como eles são percebidos pelos fãs fora da quadra.

Ao adicionar novas fontes de dados nas análises, como as redes sociais, acabam por transformar informações cruas em insights úteis e análises mais inteligentes, permitindo que as empresas entendam melhor seus clientes e entreguem produtos ou serviços mais relevantes, no momento certo.

As estatísticas dos jogos, incluindo os sentimentos ds fãs e as KPIs de performances, estão disponíveis aqui.

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Quanto valem os seus dados pessoais?

“Informações gerais sobre uma pessoa, como idade, gênero e localização valem meros $0.0005 por pessoa, ou $0.50 por um pacote de mil pessoas” – Financial Times.

Com as recentes notícias sobre o acesso do governo americano aos dados de seus cidadãos, e as discussões sobre nosso próprio governo também estar levantando estas análises, o Financial Times criou uma ferramenta para calcular o valor dos dados pessoais do usuário.

Os valores são baseados nos acessos e nos mercados americanos, mas já dá para ter uma ideia de que, na verdade, tais dados individualmente não possuem uma valor tão alto assim, monetariamente falando.

Pensando no valor de venda, e não de sua privacidade e até da possível prevensão de danos à sociedade, estes dados são bastante usados para segmentar campanhas de vendas aos usuários.

Segundo o Financial Times, meus dados valem nada mais do que $0.28, algo desapontador. De acordo com o veículo, a maioria dos americanos valem menos de $1 dólar para estas empresas. Estes valores aumentam se a pessoa está propensa a comprar um carro, um produto financeiro, uma casa ou viajar. Outras especificades tornam os dados mais valiosos, tudo dependendo da oferta vs. demanda de um produto.

Quanto mais pessoal e privado são seus dados, mais pagarão para obtê-los.

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Enquanto os dados estão em disputa apesar de seu valor unitário monetário ser bem baixo para quem esperava lucrar alto com isso, há algumas empresas – BlueKai e Acxiom por exemplo – oferecendo acesso e correção destes dados, para que os usuários ao menos saibam o que se está observando deles por aí e tenham a possibilidade de torná-los mais certeiros, ou seja, mais ricos.

Com tamanha competição e discussão em pauta, o conceito de big data tem diversos caminhos a percorrer por diferentes players. No caso do usuário, o valor maior ainda está concentrado em sua privacidade e individualidade.

Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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Mapas de cidades mostram turistas vs. locais através de tweets

A riqueza de dados resultante de milhões de tweets pode ser usada em incontáveis e diferentes formas. Já vimos o Twitter dissolver e contrapor a geografia clássica ao criar lindos mapas baseados em geotags bem como a ascensão de hashtags políticas no Brasil, ajudando a organizar, registrar, cobrir e intervir nas manifestações que tem ocorrido por todo o Brasil.

Em Locals & Tourists, o artista Eric Fischer usa o MapBox (plataforma para criar mapas customizados) e Gnip (provedor de dados tendo as redes sociais como base) para criar visualizações de dados que destacam a atividade turística em diferentes cidades da Europa e Ásia.

A partir de 280 milhões de tweets com geotags datados desde 2011, tais dados passaram por uma curadoria para remover tweets que registravam a mesma localização geográfica, visando enfatizar a distribuição geográfica em vez de outros fatores.

Para a análise do percentual de moradores vs. turistas em uma área específica, foram definidos como turistas os usuários que twitaram de uma cidade específica por menos de um mês e a também língua usada.

No Distrito Financeiro de Nova York, por exemplo, vemos que a maioria dos tweets vem de usuários locais, com exceção da área em volta do World Trade Center, Estátua da Liberdade e outras atrações turísticas.

Interessante usar ferramentas como essa para analisar grandes eventos mundias também, tal como a Copa 2014 no Brasil, e a dissulução destes turistas em meios à cidade antes, durante e depois dos jogos.

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EUA

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Moscou, Rússia

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Bangkok, Tailândia

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Reino Unido

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Amsterdã, Holanda

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Nova York, EUA

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Istambul, Turquia

Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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BookScout recomenda livros baseados nos dados da sua timeline do Facebook

A editora Random House lançou recentemente um aplicativo para Facebook, o BookScout, que gera recomendações de livros para o usuário, baseando-se nos dados de sua timeline.

Com a contínua queda nas vendas de publicações impressas, BookScout abraça a tentativa de trazer a prateleira das livrarias – um tanto distantes atualmente – para a frente das nossas vidas sociais online.

O app leva em consideração os likes, comentários, tags e informações gerais que o usuário usa no Facebook para prever livros que ele talvez possa gostar. Estas recomendações não vem apenas de livros da própria editora, mas de outras grandes, incluindo até Amazon Publishing.

Diferente até do sistema de recomendação do próprio Facebook e outros mais genéricos, BookScout cria um link direto com o carrinho de compras, além de ter como um dos principais objetivos criar uma comunidade de leitores ávidos, através de conversas girando em torno de listas de must reads, recomendações e resenhas pessoais, discussões de livros que falem sobre pautas quentes e demais diálogos que acabam por desenhar um novo modelo de conversas que se tem em livrarias e bibliotecas.

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A busca por recriar o modelo de conversas que se tem nas livrarias, agora no Facebook.

Com gigantes como a Amazon comprando a Goodreads, e a Random House apostando suas fichas no Facebook, vemos a tendência em expandir a base de consumidores tomar forma através das comunidades de fãs de livros que ocupam as diversas redes sociais. Resta saber se o fator humano das redes enriquecerão, de fato, os tantos algoritmos de recomendações.

Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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E se você colocasse seus dados pessoais à venda?

O estudante do ITP NYU, Federico Zannier, passou dois anos coletando dados sobre si mesmo para sua tese de pós-graduação, arquivando dezenas de gigabytes de histórico de acessos, compras, bate-papos, GPS, navegação, teclas digitadas, fotos, etc.

Como forma de questionar as políticas de privacidade das empresas, Zannier se perguntou o quanto os indivíduos poderiam lucrar se fossem donos de seus próprios dados.

Ou seja, pensando que as empresas ganham dinheiro usando os dados que geramos passivamente enquanto navegamos e utilizamos aplicações, se fôssemos capazes de obter estes dados, por que não vendê-los?

Pensando nisso, Zannier lançou uma campanha via KickstarterA Bit Of Me – para vender seus dados por $2 dólares a cada dia de registro de suas atividades.

“Na nova economia, dados são como o petróleo.” – Federico Zannier

Sabendo que a maioria dos usuários aceita os termos e abre mão de seus dados de graça, se cada pessoa cobrasse um valor mínimo, faz sentido pensar que começaríamos a reestruturas as políticas e regras firmadas pelos grandes players do mercado e, consequentemente, os modelos de negócio.

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Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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Adidas lança bola que mede estatísticas de desempenho dos jogadores

A Adidas desenvolveu uma bola de futebol, a Smart Ball, que gera feedbacks em tempo real sobre o desempenho dos jogadores, através de um sensor embutido na bola que envia informações para um aplicativo mobile.

“A Smart Ball foi criado para todos os fãs de futebol. Poucas crianças aprendem a chutar uma bola corretamente e nós queremos dar às pessoas a oportunidade de aprender e se divertir ao mesmo tempo.” – Christian DiBenedetto, Diretor de Inovação da Adidas, para SBNation 

O sensor é do tamanho de uma bola de golfe, suspendido no centro de borracha do produto. Flexível, consegue se manter no lugar para medir a velocidade da bola, a velocidade de rotação, o eixo de rotação, a trajetória, a localização do contato e suas curvas depois que a bola entra em contato com o pé.

Estas variáveis são enviadas ao aplicativo para iPhone integrado à bola via Bluetooth, resultando em uma análise instantânea sobre o jogo e seus jogadores.

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Unindo este lançamento à chuteira de campo adizero F50 soccer cleat, que possui inteligência similar em seu sensor e integração com aplicativo miCoach Elite, a Adidas espera melhorar o desempenho dos jogadores através de dados em tempo real, análise de desempenho e feedback construtivo e certeiro, para que tanto jogadores como treinadores trabalhem suas habilidades no instante e local da partida.

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Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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O universo da cerveja mapeado

Kevin Jamieson, criador do Beer Mapper, teve essa ideia depois de ter bebido uma das melhores cervejas de sua vida, sem lembrar o nome no dia seguinte. Para encontrar a tal cerveja, Jamieson voltou ao bar e a descreveu para o bartender que, de 40 tipos, conseguiu reduzir para 6 cervejas que mais se assemelhavam à descrição. Depois de prová-las, ele finalmente encontrou.

“A única forma de encontrar 6 cervejas em 40 é fazer com que cada pergunta descritiva elimine possibilidades, o que em uma estrutura simples de mapeamento não funcionaria.” – Kevin Jamieson

Para conseguir mapear esse universo, Jamieson criou algorítmos analíticos que se movimentam pelo espaço, de forma a organizar os traços de uma cerveja em seis dimensões simultâneas, a partir de descrições bem específicas – desde leigas como “frutada” ou “amarga” (retiradas de resenhas online) até informações científicas de componentes como o malte.

Assim,  a partir da proximidade de todos estes pontos de diferentes dados, o aplicativo pode “ver” relações complexas entre as cervejas com base numa variedade de critérios interligados.

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De fato, somos deixados com uma ferramenta muito útil. Não só podemos compreender, talvez pela primeira vez, como cada componente interfere na composição e no gosto da cerveja, mas também conseguimos enxergar como tais marcas e tipos dentro desse universo se relacionam entre si por pura proximidade.

Funcionando como um simulador espacial, o infográfico mostra um universo de 200 mil cervejas que só o computador antes conseguia ver.
O aplicativo será lançado para iPad no final de junho. Enquanto isso, Jamieson disponibiliza sua pesquisa aqui.

Brainstorm9Post originalmente publicado no Brainstorm #9
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