Dacă există un obiect care, în ultimii ani, a revoluționat comportamentul oamenilor, acesta este telefonul inteligent sau smartphone-ul. Impactul drastic al utilizării sale asupra vieților noastre a fost studiat de sociologie, medicină, informatică și alte domenii. În acest articol nu vom vorbi despre „pericole” precum generarea unei dependențe și a tulburărilor de personalitate, ci despre virtuțile sau posibilitățile pe care smartphone-ul le deschide pentru cercetare și industrie.
Calculul social este domeniul științei calculatoarelor dedicat studierii „capacității de calcul de a facilita studiile sociale și dinamica socială a oamenilor, precum și proiectarea și utilizarea tehnologiilor TIC care iau în considerare contextul social” [1].
În cuvinte mai simple, este vorba despre valorificarea tehnologiei care ne înconjoară (dispozitive mobile, rețele sociale, sisteme de mesagerie etc.) pentru a studia comportamentul oamenilor ca ființe individuale și sociale, în vederea identificării tiparelor și prezicerii comportamentelor.
În Semantics in Mobile Sensing, autorii descriu cum a apărut interesul pentru detectarea mobilă și evoluția sa până astăzi. Începând cu anii '80, un întreg domeniu al calculului mobil și wireless s-a dedicat dezvoltării senzorilor și rețelelor de senzori pentru a măsura și monitoriza fenomene [2]. Aceasta este ceea ce numim „mobile sensing” sau „detectarea mobilă”.
În anii '90 a crescut interesul pentru tehnologia wearable, cea care se poartă. Dar de la mijlocul primului deceniu al secolului XXI, limita dintre detectarea mobilă și tehnologia wearable a devenit neclară și asta se datorează, în principal, dezvoltării smartphone-urilor.
În prezent, aceste dispozitive au o capacitate de procesare mai mare și, în același timp, dispun de multiple senzori integrați. Între timp, noi, ca utilizatori, le oferim acces la o cantitate inimaginabilă de date despre comportamentul nostru, în special, prin intermediul rețelelor sociale și al aplicațiilor mobile.
Următorul tabel [3] prezintă unii dintre senzorii încorporați cel mai frecvent în telefoanele inteligente:
Capacitatea smartphone-ului poate fi extinsă și datorită senzorilor externi care permit măsurarea și monitorizarea unor variabile suplimentare. Următorul tabel include unii dintre cei mai comuni senzori externi [3]:
Într-o altă categorizare [2], senzorii sunt clasificați pe baza proprietăților lor de observare:
- Proprietăți spațiale și temporale.
- Proprietăți comportamentale.
- Proprietăți fiziologice.
La nivel științific, se consideră deja că acești senzori au „potențialul de a deveni aliați importanți pentru colectarea datelor în timpul muncii unui cercetător” [4]. În articolul Potențialele telefoanelor inteligente pentru cercetări biologice, autorii afirmă că acești senzori miniaturizați integrați în telefoanele noastre mobile, care sunt de înaltă precizie, „nu au fost încă exploatați suficient”.
Deși încă nu se cunosc toate avantajele și potențialele lor, aceștia asigură că pot oferi date importante pentru studii de medicină, științe sociale, monitorizarea mediului, transport și industrie.
La acești senzori fizici sau mici elemente hardware se adaugă „senzorii umani”, care sunt mult mai puternici în ceea ce privește exactitatea și capacitatea de a furniza informații despre comportament, utilizând rețelele sociale pe care le folosim, cum ar fi Facebook, Twitter sau YouTube.
Dacă lucrezi în marketing sau în experiența clienților, cu siguranță ți-a fost dat să realizezi studii cantitative și calitative prin interviuri în profunzime, focus grupuri, sondaje sau împrietenindu-te cu cineva din departamentul de business intelligence pentru a analiza o cantitate mare de date despre clienți până târziu în noapte. Sau poate chiar te-ai gândit că neuromarketingul te va ajuta să înțelegi ce se întâmplă în mintea utilizatorului sau clientului tău.
În continuare, vom vedea câteva exemple despre ce poate spune telefonul mobil despre comportamentul oamenilor.
Să luăm un caz din lumea financiară. Înțelegerea modului în care cheltuiesc oamenii și cuplurile este relevantă pentru marketing, din punctul de vedere al achiziției și reținerii clienților [5].
Într-un studiu realizat pe parcursul unui an cu 52 de persoane (26 de cupluri), cercetătorii au comparat capacitatea unui model bazat pe parametri de detectare mobilă, cu un model bazat pe trăsături de personalitate, pentru a prezice comportamentul financiar.
Pentru modelul bazat pe trăsături de personalitate, a fost utilizat chestionarul Big Five (Modelul celor cinci mari), utilizat pe scară largă în psihologie. Studii anterioare citate de autori au arătat că unele trăsături de personalitate, cum ar fi introversiunea, stabilitatea emoțională și responsabilitatea emoțională, sunt legate de deciziile financiare.
Pentru construirea modelului, autorii s-au concentrat pe explorare, loialitate și cheltuieli excesive, iar pentru a le cuantifica au folosit următoarele variabile:
- Explorare: au calculat diversitatea mărcilor sau a locațiilor unde participanții au cumpărat.
- Loialitate: au calculat frecvența cumpărăturilor în magazinele preferate.
- Cheltuieli excesive: au calculat procentul cheltuielilor efectuate față de bugetul discreționar pe care participanții îl raportaseră într-un chestionar inițial.
Pe de altă parte, pentru modelul bazat pe interacțiuni sociale, au luat în considerare:
- Co-locația, pe care au identificat-o printr-o scanare Bluetooth.
- Jurnalul (log) de apeluri.
- Jurnalul (log) de SMS-uri.
Rezultatele arată că modelul bazat pe variabilele sociale capturate de telefonul mobil prezice cu o mai mare exactitate comportamentul nostru financiar decât testul de personalitate (72 % față de 60 %).
"Aceste rezultate sugerează că modelele bazate pe caracteristici socio-mobile ar putea capta trăsături comportamentale care depășesc variabilele de personalitate pentru a explica comportamentul de cheltuire."
Așa cum putem vedea în graficul următor, variabilele de personalitate sunt chiar mai puțin exacte în ceea ce privește prezicerea cheltuielilor excesive (50 %), comparativ cu modelul bazat pe interacțiuni sociale (69 %).
Sursa: Classifying Spending Behavior using Socio-Mobile Data. [5]
O considerație practică: pentru a realiza astfel de studii, este fundamental să ne preocupăm de confidențialitate, securitatea informațiilor, să obținem consimțământul informat al persoanelor și, evident, să le motivăm să participe și să partajeze datele despre comportamentul lor. În mod curios, deși în sondaje oamenii tind să spună că sunt preocupați de confidențialitate, în practică se pare că suntem mult mai generoși cu informațiile noastre private [6].
Ca anecdotă, există sau a existat o credință comună despre numărul de prieteni și urmăritori pe rețelele sociale, ca indicator de succes (sau cel puțin în cercul restrâns al marketerilor) și de bunăstare financiară. Dacă este ceva ce nu te lasă să dormi, ar trebui să nu te mai îngrijorezi, deoarece cercetătorii de la MIT Media Lab [6] nu au găsit o corelație între statutul financiar și numărul de contacte unice pe rețelele sociale și timpul petrecut pe rețelele sociale:
"Studiul nostru arată că, în mod contraintuitiv, persoanele mai bogate nu dedică neapărat mai mult sau mai puțin timp întâlnirilor și apelurilor, și nici nu au neapărat mai mulți prieteni sau contacte."
Adică, dacă ai un statut financiar mai bun, nu petreci neapărat mai mult sau mai puțin timp la întâlniri, vorbind la telefon, și nu ai mai mulți prieteni sau contacte.
Profitând de această scurtă trecere în revistă a detectării mobile, intenția mea a fost să ne reamintesc tot ceea ce „știe” telefonul nostru mobil despre noi și, în acest context, să pun în perspectivă ceea ce știm deja despre diferența dintre ceea ce face persoana cu adevărat și ceea ce spune că face.
Studiile despre obiceiurile financiare și capacitatea telefonului nostru mobil de a ne prezice comportamentul sunt doar câteva exemple de aplicații practice și de posibilitățile pe care detectarea mobilă ni le deschide, ca cercetători și profesioniști.
Ce părere ai despre aceste descoperiri? Te-ai gândit vreodată că smartphone-ul tău poate spune multe despre comportamentul tău?
[1] Wang, F., Zeng, D., Carley, K. M., & Mao, W. (2007). Social computing: From social Informatics to social intelligence. IEEE Intelligent Systems, 22(2), 79–83. Revizuit pe 21 noiembrie 2023.
[2] Yan, Z., Chakraborty, D. (2014). Semantics in Mobile Sensing, pp. 14. Revizuit pe 21 noiembrie 2023.
[3] Chen, C.Y., Chen, Y.H., Lin, C.F., Weng, C.J., Chien, H.C. (2013). A Review of Ubiquitous Mobile Sensing Based on Smartphones, International Journal of Automation and Smart Technology. 4 (1). 13-19.
[4] Denis, D., Flores, D. D. C., & Tamé, Y. F. a. F. L. F. (2021). Potencialidades de los celulares inteligentes para investigaciones biológicas - Potentials of smartphones for biological research. Revista Del Jardín Botánico Nacional, 42, 77–91. Revizuit pe 23 noiembrie 2023.
[5] Singh, V. K., Freeman, L., Lepri, B., & Pentland, A. (2014). Classifying Spending Behavior using Socio-Mobile Data. ResearchGate. Revizuit pe 21 noiembrie 2023.
[6] Pentland, A. S. (n.d.). Fortune monitor or fortune teller: understanding the connection between interaction patterns and financial status – MIT Media Lab. MIT Media Lab. Revizuit pe 21 noiembrie 2023.
Dinev, T. (2014). Why would we care about privacy? European Journal of Information Systems, 23(2), 97–102. Revizuit pe 21 noiembrie 2023.
Pearson, C., & Hussain, Z. (2015). Smartphone use, addiction, narcissism, and personality. International Journal of Cyber Behavior, Psychology, and Learning, 5(1), 17–32. Revizuit pe 21 noiembrie 2023.
Wang, T., Chen, W., Wang, X., & Fan, X. (2023). Smartphone use increases the likelihood of making short-sighted financial decisions. Journal of Pacific Rim Psychology, 17, 183449092211477. Revizuit pe 21 noiembrie 2023.
De 
