Британские учёные предложили алгоритм, предсказывающий с большой вероятностью, куда направится хозяин мобильного устройства (http://www.rbcdaily.ru/2012/07/19/cnews/562949984354224 ). Исследования, ведущиеся в Школе компьютерных наук Бирмингемского университета, показали, что угадать будущее местонахождение пользователя станет возможно, если проанализировать предыдущие перемещения человека, данные о входящих и исходящих звонках, используемые приложения, а также информацию, оставленную им в социальных сетях, включая "чек-ины" в конкретных местах, интересы и сведения о друзьях. Всё это, разумеется, никакая не тайна, а "информация из открытых источников", к тому же почти в каждом мобильном устройстве есть приемник GPS. А если нет, вычислить местоположение абонента можно по геолокационным данным точек Wi-Fi и антенн сотовой связи. Руководитель проекта Мусолеси приводит такой пример: допустим, двое друзей обычно обедают в китайском ресторане возле офиса, но иногда выбираются в итальянский ресторан, расположенный через две улицы. Когда один из друзей оказывается в итальянском ресторане, алгоритм использует эту информацию, чтобы предсказать, что второй друг скорее всего тоже туда отправится. И даже если вдруг человек во вторник вечером зашел в магазин, а не отправился в тренажёрный зал, как он обычно делает в это время, сбить с толку алгоритм не удастся. Он же знает, что рядом с человеком находятся его друзья, с которыми он всегда посещает тренажёрный зал. Программа учтёт этот факт, и сделает правильное предсказание: из магазина они вместе отправятся на тренировку. Данные о вероятных планах человека на ближайшие сутки окажутся полезны маркетологам и рекламодателям, чтобы "повысить точность таргетирования" - загодя рекомендовать конкретные магазины и услуги в том районе, где будет находиться их потенциальный клиент. Они же помогут правоохранителям предсказывать возможные места совершения преступлений. Участие в испытаниях приняли 200 человек, и в среднем программа смогла предсказать, где окажется человек через 24 часа с точностью до двадцати метров. Мусолеси признает, что 200 участников эксперимента, возможно, недостаточно для оценки перспектив его разработки. Тем не менее, по словам исследователя, результаты эксперимента заслуживают внимания, потому что сути используется синхронизированный ритм города для большего интеллектуального понимания. Разработка алгоритма предсказания поведения пользователей мобильных устройств ведётся в рамках конкурса Mobile Data Challenge, спонсором которого выступает компания Nokia. Цель исследования - создать комплект для разработчиков, с помощью которого они смогут интегрировать новый алгоритм в создаваемые приложения. Примеры использования «бытовых» технологий для шпионажа можно посмотреть здесь: http://www.comon.ru/user/mychkineve/blog/post.aspx?index1=94583 .