Az algoritmus megalkotásához 500 millió közösségi webes bejegyzést, a kísérlet során konkrétan Twitter-üzenetet használtak fel. Vizsgálták a poszt szövegét, a posztolás helyszínét, és az egymásután következő posztok rendszerét, vagyis hogy a bejelentkezések hol, hogyan, milyen témában születtek. A kontextusalapú algoritmus ezekből az információkból merítve meghatározta egy egyén mozgását, aktivitásának rendszerességét, jellegét. Ezeknek köszönhetően sikerült olyan módszertant felállítani, ami 3 órás időtávon belül 90 százalékos biztonsággal megjósolja, hogy az ember mit fog csinálni adott helyzetben.

A szakértők hangsúlyozták, hogy az algoritmus által generált, jövőre mutató információk tovább pontosíthatóak, ha több forrást (például telefonálási szokások, bankkártya-műveletek) is használnak a számítások elvégzéséhez. Az adatok ilyen jellegű elemzésének rengeteg előnye van. Többek közt a különböző közlekedési anomáliák is kezelhetővé válnak a megoldással, mivel a forgalomirányítók a torlódásokat elkerülő alternatív utakat felkínálása helyett már a dugók kialakulását is meg tudják akadályozni.

Mivel egy probléma kialakulásához vezető folyamat térképezhető fel, ezért a különböző szolgáltatók számára lehetséges egy hiba lehetőségének felismerése még a valós probléma felmerülése előtt. Ennek alapján az sem elképzelhetetlen, hogy üzleti partnerünk, akinek telefonálni akarunk, már a hívásunk előtt ismeri szándékunkat. A titok nyitja az eddig strukturálatlanul beömlő információk, üzenetek egységesítésében rejlik. A telefonos és online platformokon keresztül érkező adatokat az algoritmus bekapcsolásával azonnal szűrni, analizálni lehet és azok alapján rögtön előkészíthető a válaszreakció.

Ha ez érdekes volt, hasonlókért lájkolja a hvg.hu Tech rovatának Facebook-oldalát.