ЕМС: новое мобильное приложение приглашает поделиться взглядами на жизнь

Анонс приложения приурочен к запуску проекта The Human Face of Big Data («Человеческое лицо Больших Данных») ). Серия инициатив призвана показать людям разных стран новые возможности человечества по сбору, анализу, триангуляции и визуализации массивов данных в реальном времени. 

Второго октября г-н Смолан и его коллеги проведут серию закрытых презентаций для прессы в Лондоне, Сингапуре и Нью-Йорке, где признанные специалисты в сфере Больших Данных будут интерпретировать и визуализировать всю информацию, полученную за 7 дней от участников проекта со всего мира. Кроме того, ведущие компании по работе с данными, ученые и изобретатели поделятся результатами работы в интерактивной «Лаборатории Больших Данных». В течение дня участники из разных стран смогут следить за брифингами по интернету. 

«Большие Данные уже сегодня оказывают влияние на все без исключения аспекты нашего существования, — прокомментировал Смолан. — Каждый обладатель смартфона становится своеобразным датчиком, знаменуя доселе недоступную человечеству возможность фиксировать и измерять мир в реальном времени. Большие Данные способны стать ключом к решению наиболее актуальных проблем нашего времени — начиная с лечения болезней и заканчивая экономией драгоценных природных ресурсов, включая воду и энергоносители». 

С сегодняшнего дня и по 2 октября, мобильное приложение The Human Face of Big Data приглашает всех желающих делиться мнениями и сравнивать свои ответы с ответами других участников проекта из разных стран мира. Пользователи могут составлять карты своих ежедневных передвижений, рассказывать о приносящих удачу предметах и приметах, узнавать о заветных мечтах других людей и неизвестных аспектах окружающего мира. Приложение доступно на восьми языках: английский, китайский (упрощенный), японский, португальский, испанский, французский, корейский и русский. 

Три основных компонента приложения The Human Face of Big Data: 

• Пассивные данные: Информация, которую телефон собирает в течение дня. Например, расстояния поездок и средняя скорость передвижения, время суток с наивысшей активностью. 

• Опросы и результаты в реальном времени: Темы, позволяющие лучше узнать меня и мою семью; доверие и безопасность, сны и мечты, секс и отношения. Люди могут увидеть, как на те же вопросы отвечают другие участники проекта по всему миру, а также сортировать ответы по возрасту, полу и примерному местоположению. 

• Интерактивность: Публикуйте фотографии, составляйте карты ежедневных передвижений, ищите своего «цифрового двойника». Варианты интерактивных моделей включают: 

Lucky Me: Содержит просьбу поделиться приметами «на удачу» — узнайте, как люди пытаются склонить фортуну на свою сторону перед соревнованиями, экзаменами, собеседованиями и другими важными событиями. С помощью фильтра сравнивайте приметы с вариантами ответов из других стран мира. 

Map My World: Составляет карту ежедневных маршрутов, включающих общее расстояние, среднюю скорость и отмечает самое активное время суток, с возможностью публикации в Facebook или Twitter. 

Data Doppelganger: Позволяет найти своего «двойника» — сочетание сходства во внешности (при наличии загруженной фотографии) и наиболее полного соответствия данных. Пользователи также смогут увидеть возраст, местоположение, пол, количество ответов на вопросы, статистику, результаты своих интерактивных действий и действий двойника. 

Before I Die: выполнение задания по мотивам интерактивного проекта Кэнди Чанг, заставляющего задуматься о жизни, и готовящейся к выходу книги Before I Die («Прежде чем я умру»). Людей всех возрастов приглашают поделиться одной мечтой, которую они хотят осуществить в течение жизни. Участники могут сравнивать собственные мечты с желаниями людей со всего мира. 

По окончании проекта анонимные данные будут переданы исследователям, специалистам по работе с данными и педагогам, которым предстоит изучить срез недельной информации из жизни человечества в 2012 г. 

Независимый проект Human Face of Big Data проводится при поддержке корпорации EMC, которая выступила основным спонсором. Спонсорами проекта также стали Cisco, Fedex, VMware, Tableau и Originate.