Febrero 2016
El uso que hacemos del móvil radiografía de la sociedad

El uso que hacemos del móvil radiografía de la sociedad

Escrito el 17/02/2016

Un informe elaborado por el MIT hace unos meses revelaba que los patrones de uso de los teléfonos móviles cambian por completo cuando los usuarios de los mismos están en situación de desempleo. A partir de estas investigaciones parece muy interesante el poder utilizar estos parámetros para realizar por ejemplo proyecciones de paro con mayor antelación.

 

Según nuestra actividad laboral así es nuestra actividad con el móvil

Una cosa es bastante obvia, cuando dejamos el trabajo o nos quedamos sin él se transforma por completo el uso que se hace del teléfono móvil, sin ir más lejos las llamadas telefónicas se suelen hacer desde el fijo del trabajo.

Pero el informe hace hincapié que se pueden sacar un montón de conclusiones a partir de los patrones de comunicaciones, que cambian por completo en función de si una persona está activa laboralmente o no. Pudiendo así detectar los niveles de desempleo de una región en concreto.

Una de las conclusiones que sacaron del estudio es que los individuos que han sido despedidos reciben menos llamadas, contactan con menos personas cada mes y la gente con la que contactan es diferente.
 

Twitter como termómetro del paro en España

Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid han llevado a cabo un estudio que analiza el comportamiento en Twitter de distintas regiones españolas, cruzándolo con los datos oficiales del paro por comunidades. Y el resultado arroja algunos hallazgos interesantes.

Sus investigaciones les han llevado a concluir que en España, cuanto mayor es la tasa de paro de una región, más se utiliza esta red social.

Además en las regiones con gran tasa de paro muestran un pronunciado pico de actividad a primera hora de la mañana entre semana que no existe en las segundas. Por lo tanto extrapolando podríamos decir que los desempleados con Twitter empiezan sus días de diario en la red social.

Estos son dos ejemplos en los cuales además se demuestra que si mezclamos datos estadísticos clásicos con datos provenientes de usos de las nuevas tecnologías podemos realizar predicciones muy potentes.


Aunque suelen decir que mezclar no es bueno, yo creo que en este caso sí lo es.

Carlos Alvarez Rivas

Carlos Alvarez Rivas

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