New Tech Startup prevê o futuro decodificando o passado

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Nota de TN: Este é um resultado da comunidade de inteligência e eles levam muito a sério a previsão do futuro. Espere que essa tecnologia trabalhe junto com a inteligência geoespacial, onde as localizações de pessoas e grupos são fatoradas. Este é o sonho de um tecnocrata como uma ferramenta de monitoramento para aperfeiçoar projetos de engenharia social. 

Quando James Shinn estava trabalhando para a CIA como especialista sênior do Leste Asiático, há mais de uma década, ele ansiava pelas ferramentas de um meteorologista. Ele queria prever que a chance de a Coréia do Norte disparar um míssil dentro de um mês era, digamos, 60 por cento. Continuou uma fantasia, ele diz, até agora.

Shinn e sua equipe de pessoas do 14 na Predata desenvolveram software que descreve numericamente a volatilidade política e o risco. Ele aspira grandes quantidades de dados de conversas e comentários online, compara-os com padrões anteriores e expõe uma probabilidade. (Uma versão do serviço Predata está acessível no Serviço profissional da Bloomberg.) Shinn compara seu produto à sabreetria, a estratégia de beisebol orientada por estatísticas popularizada no trabalho de Michael Lewis. Moneyball. "Ao reunir cuidadosamente muitas e muitas estatísticas sobre o desempenho passado de todos os cantos da Internet, estamos prevendo como um grande número de jogadores de um time rebaterá ou lançará no futuro", diz Shinn, por analogia.

A Predata não substitui tanto os analistas humanos, como lhes oferece uma nova ferramenta. Sem que as pessoas escolham o que seguir, a raspagem de metadados tem uso limitado. Além disso, Shinn argumenta que, enquanto as empresas de análise de risco estão oferecendo cada vez mais porcentagens numéricas aos clientes, os dados são frequentemente retirados do ar. "Este é um índice de risco cuidadosamente calculado, acionado por máquina", diz Shinn, fundador e CEO da empresa. "Não há pontuação arbitrária por um analista humano".

Todos os dias, a Predata monitora os feeds do Twitter da 1,000, as páginas da Wikipedia do 10,000, os vídeos do YouTube da 50,000 e várias dezenas de jornais e revistas em alguns países da 200. Ele abrange tópicos da 300, incluindo notícias sobre empresas individuais, o debate sobre a saída do Reino Unido da União Européia e as decisões sobre taxas de juros dos bancos centrais.

Os dados históricos são fundamentais. Por exemplo, a Predata não fez uma previsão estatisticamente útil para o 22 de março ataques em Bruxelas, em parte porque a Bélgica sofreu poucos desses incidentes. O software precisa de pelo menos cinco eventos anteriores para encontrar uma correlação entre conversas digitais e um ato de terrorismo, de acordo com Shinn. A França, por outro lado, havia testemunhado incidentes com 13 antes dos ataques de Paris em novembro de 13; a empresa diz que seu modelo indicava a probabilidade de um evento ter pelo menos 61 por cento um mês de antecedência. Da mesma forma, em dez. Do 27, a Predata calcula uma chance percentual do 68 de que a Coréia do Norte participe de alguma atividade relacionada a armas de destruição em massa dentro de dias do 45. Quase duas semanas depois, em janeiro de 6, o regime de Kim Jong Un conduziu o quarto teste nuclear.

Shinn, que atuou como secretário assistente do Leste da Ásia no Departamento de Defesa dos EUA após sua passagem pela CIA, começou a desenvolver a tecnologia no 2014 enquanto lecionava em sua alma mater, Princeton, e atuava no conselho consultivo da Kensho Technologies, um software de análise desenvolvedor para gerenciamento de investimentos. O CEO da Kensho, Daniel Nadler, e Shinn experimentaram em seu tempo livre um protótipo bruto que monitorava conversas on-line entre sindicatos na África do Sul, pensando que os dados ofereciam uma influência sobre a volatilidade do país. Eles descobriram que as discussões em inglês e africâner em sites tão públicos quanto as páginas dos sindicatos da Wikipedia dispararam antes dos ataques à mineração, após o que os preços do ouro e da platina subiram.

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