Citysense : une carte de l'activité urbaine sur mobile

Du nouveau dans les applications mobiles! Sense Networks vient de lancer 2 nouveaux produits dont une application mobile geolocalisée appelée Citysense. Ce produit grand public plutôt destiné aux fétards permet de trouver les endroits branchés du moment.
1 plateforme, 2 produits pour 2 publics.
Sense Networks est une société new-yorkaise dont l'objectif est d'agréger et d'analyser les déplacements humains. Ils ont constitué une importante base de données grâce aux traces provenant des taxis. Pour Sense Networks, les flux humains sont réguliers et prévisibles. L'accumulation des données permet de comprendre et d'identifier ces mouvements de masse.

Sense NetWorks indexes the real world using real-time and historical location data for predictive analytics across multiple industries

C'est le produit fun et grand public de Sense networks. Citysense vous permet de visualiser en temps réel sur une carte Google Maps les endroits les plus fréquentés de la ville. Couplée aux services Yelp et Google, vous disposez ainsi d'informations supplémentaires sur les différents points chauds. Citysense dispose même d'une fonctionnalité "Alarm" qui vous permet de vous réveiller plus ou moins tôt en fonction des événements du trafic routier. Cette application mobile est disponible seulement sur BlackBerry (bientôt sur iPhone) et sur la ville de San Francisco. Encore en version bêta, ce service gratuit s'étendra prochainement sur d'autres villes aux États-Unis.


Dis-moi où tu vas, je te dirais à quelle tribu tu appartiens....
En échange du service gratuit, Sense Networks collecte vos positions....de manière anonyme. En effet, après avoir téléchargé Citysense, pas besoin de s'identifier pour l'utiliser. Le recul de la vie privée étant un sujet d'actualité, Sense Networks se veut assez transparent sur ce point. Pas d'identification, vous êtes propriétaires de vos données et vous pouvez effacer vos historiques à tout moment. En collectant vos données et celles des autres utilisateurs, Citysense veut répondre à la question "Où sont les gens comme moi?" On est quand même pas loin d'une base de données comportementale.
Version Entreprise

Destiné aux entreprises, Macrosense est un outil d'analyse, un tableau de bord. Il s'adresse premièrement aux gestionnaires de fonds alternatifs. Les données collectées en temps réel, couplées avec les données historiques, sont analysées pour déterminer les mouvements sur un lieu et sur une période de temps définie. Il existe beaucoup d'applications pour ce genre de produit comme déterminer le meilleur emplacement d'un magasin, comprendre les déplacements routiers dans une ville, etc. Beaucoup de secteurs peuvent se montrer intéressés.
Une autre approche
Alors que les sites de recommandations se focalisent sur l'identité de l'individu et sur ses amis, Sense Network veut suggérer des recommandations personnalisées en étudiant les effets de groupes.
Citysense est un concept simple et efficace. Il répond à cette fameuse question qu'on s'est tous posé un jour ou l'autre: "Mais où sont les gens?". Connaître les endroits fréquentés de la ville peut être un des premiers critères de recommandations pour une sortie. De plus, la visualisation graphique est très ludique et on se surprend à regarder avec émerveillement les points se déplacer sur San Franscisco en disant "wahou c'est fun"
Après réflexion, plusieurs questions viennent à l'esprit et elles sont bien moins "fun". Est-ce que les gens vont l'utiliser? Vont-ils vouloir être localisés même de manière anonyme? Le service rendu est-il à la hauteur de la valeur de mes informations?
Bilan
Pour réussir, ce projet doit collecter un volume non négligeable de données pour proposer un service pertinent. Constituer une base fiable ne sera pas une chose facile et il faudra que le public adopte ce concept et que l'application soit utilisable sur un maximum de téléphone. Ensuite les effets de groupes et les comportement urbains sont différents d'une ville à l'autre et même d'un pays à l'autre, la collecte de données et les modèles statistiques devront surement être adaptés. Beau challenge à relever...
On en parle...
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