Perfilado inteligente de movilidad de usuarios

Hoy en dia, los dispositivos moviles son omnipresentes en nuestra vida cotidiana. Estos dispositivos, en conjunto con Internet, nos permiten realizar practicamente cualquier tarea, desde buscar informacion en la web, realizar un comentario en una red social, contactar a un amigo, participar en una clase virtualy hasta realizar compras de manera online. Con el transcurso de los anos, loscelulares han ido incrementando su capacidad de computo. Los dispositivos moviles modernos permiten procesar y almacenar una gran cantidad de datos. Ademas, vienen equipados con diversos sensores que permiten capturar datos del contexto del individuo, tales como el acelerometro, el giroscopio, el barometro, y el sensor de luz, entre otros. Incluso es posible conocer la ubicacion geografica del dispositivo mediante el GPS que traen equipados.Los celulares han remplazado a diferentes dispositivos individuales (GPS, camara de fotos, agenda) y se han vuelto indispensablesen nuestra vida.En particular, la capacidad de registrar y procesar datos del contexto del usuario abrio las puertas a distintas lineas de investigacion y desarrollo, y puntualmente, permitio estudiar la movilidad de los usuarios. Los datos capturados por los dispositivos moviles permiten aprender los lugares por donde se mueve una persona, identificar su hogar, su lugar de trabajo, los lugares que suele visitar (como un supermercado o un gimnasio), los caminos que toma para ir de un lugar al otro, e incluso sus rutinas (en que momentos visita cada lugar). A partir de estos datos es posible construir un perfil de movilidad del usuario, que resultaria de gran utilidad tanto en el desarrollo de aplicaciones sensibles al contexto como de ciudades inteligentes.Las utilidades y posibles aplicaciones de un perfil de estas caracteristicas atrajeron el interes de la comunidad cientifica. Distintos autores abordaron el aprendizaje de la movilidad del usuario a partir de los datos capturados por su dispositivo movil personal. Sin embargo, todavia existen problematicas no abordadas o que necesitan estudiarse con mayor profundidad. Entre estos problemas se destacan: la limitacion que presentan los enfoques propuestos para identificar correctamente lugares con distintas dimensiones; la inexistencia en la literatura de un conjunto de datos apto para evaluar las distintas tecnicas propuestas de deteccion de visitas y lugares; los problemas de privacidad implicados al exponer datos sensibles como la ubicacion del usuario; y la necesidad de profundizar en la prediccion de movilidad,ya que los enfoques propuestos todavia no se acercan a los limites de predictibilidad teoricos establecidos.En este contexto, se propone un enfoque liviano para la construccion de perfiles de movilidad a partir de los datos recolectados por los dispositivos moviles de los usuarios. El enfoque propuesto se ejecutara integramente en los dispositivos moviles del usuario,evitando exponer cualquier dato sensible del usuario que comprometa su privacidad. A su vez, este enfoque busca resolver algunas de las problematicas y limitaciones identificadas en la literatura. En particular, se propone: utilizar informacion geograficaexterna que permita identificar cuando el usuario esta visitando lugares pequenos o lugares de grandes dimensiones; combinar multiples predictores sencillos que permitan analizar distintos aspectos de la movilidad del usuario para mejorar la prediccion; yconstruir un conjunto de datos apto para la evaluacion no solo del enfoque propuesto, sino de otras tecnicas propuestas en la literatura.