TN Nota: Este es un derivado de la comunidad de inteligencia y se toman muy en serio la predicción del futuro. Espere que esta tecnología trabaje junto con la inteligencia geoespacial donde se tienen en cuenta las ubicaciones de personas y grupos. Este es el sueño de un tecnócrata como herramienta de monitoreo para perfeccionar proyectos de ingeniería social.
Cuando James Shinn trabajaba para la CIA como un experto senior de Asia Oriental hace más de una década, añoraba las herramientas de un meteorólogo. Quería poder predecir que la posibilidad de que Corea del Norte disparara un misil dentro de un mes era, digamos, 60 por ciento. Siguió siendo una fantasía, dice, hasta ahora.
Shinn y su equipo 14-person en Predatos han desarrollado software que describe numéricamente la volatilidad política y el riesgo. Aspira grandes cantidades de datos de conversaciones y comentarios en línea, los compara con patrones pasados y arroja una probabilidad. (Se puede acceder a una versión del servicio de Predata en el Servicio profesional de Bloomberg.) Shinn compara su producto con sabermetrics, la estrategia de béisbol basada en estadísticas popularizada en Michael Lewis Moneyball. "Al recopilar cuidadosamente muchas estadísticas sobre su desempeño anterior en todos los rincones de Internet, estamos prediciendo cómo un gran número de jugadores en un equipo bateará o lanzará en el futuro", dice Shinn, por analogía.
Predata no reemplaza tanto a los analistas humanos como a ofrecerles una nueva herramienta. Sin que las personas elijan qué seguir, el raspado de metadatos tiene un uso limitado. Además, Shinn argumenta que, si bien las empresas de análisis de riesgos ofrecen cada vez más porcentajes numéricos a los clientes, los datos a menudo se extraen del aire. "Este es un índice de riesgo manejado por máquina, cuidadosamente calculado", dice Shinn, fundador y director ejecutivo de la compañía. "No hay una puntuación arbitraria por parte de un analista humano".
Cada día, Predata supervisa los feeds 1,000 de Twitter, las páginas 10,000 de Wikipedia, los videos 50,000 de YouTube y varias docenas de periódicos y revistas en algunos países de 200. Cubre temas de 300, incluidas noticias sobre empresas individuales, el debate sobre la salida del Reino Unido de la Unión Europea y las decisiones sobre los tipos de interés de los bancos centrales.
Los datos históricos son primordiales. Por ejemplo, Predata no hizo una predicción estadísticamente útil para el 22 de marzo ataques en Bruselas, en parte porque Bélgica había experimentado pocos incidentes de este tipo. El software necesita al menos cinco eventos anteriores para encontrar una correlación entre las conversaciones digitales y un acto de terrorismo, según Shinn. Francia, por otro lado, había sido testigo de incidentes de 13 antes de los ataques de París en noviembre de 13; La compañía dice que su modelo indicaba la probabilidad de que un evento sea al menos 61 por ciento con un mes de anticipación. De manera similar, en diciembre 27, Predata dice que calculó un porcentaje 68 de posibilidades de que Corea del Norte se involucre en alguna actividad con respecto a las armas de destrucción masiva dentro de los días 45. Casi dos semanas después, en enero de 6, el régimen de Kim Jong Un dirigió la nación cuarta prueba nuclear.
Shinn, quien se desempeñó como secretario asistente para Asia Oriental en el Departamento de Defensa de los EE. UU. Después de su período en la CIA, comenzó a desarrollar la tecnología en 2014 mientras enseñaba en su alma mater, Princeton, y sirvió en la junta asesora de Kensho Technologies, un software de análisis desarrollador para la gestión de inversiones. El CEO de Kensho, Daniel Nadler, y Shinn experimentaron en su tiempo libre con un prototipo crudo que monitoreaba las conversaciones en línea entre los sindicatos en Sudáfrica, pensando que los datos ofrecían un control sobre la volatilidad del país. Descubrieron que la argumentación de ida y vuelta en inglés y afrikaans en sitios tan públicos como las páginas de Wikipedia de los sindicatos se dispararon antes de las huelgas mineras, después de lo cual los precios del oro y el platino aumentaron.
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