Abstracción, síntesis e integración de información multisensorial para la localización , seguimiento y reconocimiento de comportamiento de consumidores en centros comerciales

Research areas:
Status: In progress
Type Project: Public_National
Project leaders: Manuel Ocaña; Miguel Ángel G. Garrido
Collaborators: Pedro Revenga; Ricardo García; José María Alonso; Noelia Hernández; Eduardo Molinos; Ángel Llamazares; Patricia Conde; David P. Pancho; Ildefonso Albares
Funded by: MINISTERIO DE ECONOMÍA Y COMPETITIVIDAD
Funding: 55297.00 EUR
Proposed start date: 2015-01-01
Proposed end date: 2017-12-31
Description:

En los últimos años se han intensificado los esfuerzos en el diseño de nuevas estrategias de marketing que mejoren la captación de clientes y su fidelización e interés en las marcas y/o productos que son objeto de una campaña de marketing. Estas nuevas estrategias giran en torno a tres pilares básicos: los dispositivos móviles, que facilitan el acceso a la información desde interfaces sencillas e intuitivas; las redes sociales, a través de las cuales es posible hacer llegar la información sobre la campaña de marketing a un gran número de clientes que, además, pueden interaccionar entre sí; y las técnicas basadas en estrategias de juegos (gamificación), orientadas a mantener el interés de los clientes en el producto a lo largo del tiempo.

Asentadas en estos tres pilares tecnológicos han surgido un buen número de plataformas software que ofrecen diferentes facilidades a la hora de crear y realizar el seguimiento de las campañas de marketing. En esta línea, la empresa R Cable Galicia ha desarrollado Feirón (www.feiron.com), una plataforma de marketing orientada al comercio minorista que en la actualidad está implantada en 820 comercios de Galicia. Como resultado de un proyecto de transferencia tecnológica entre el grupo de investigación de la Universidad de Santiago de Compostela (coordinador de esta propuesta) y R Cable Galicia, Feirón soporta la creación de campañas de marketing en las que los clientes deberán ejecutar una secuencia de actividades que típicamente involucran a diferentes comercios de una misma zona geográfica, en lo que se entiende como un centro comercial abierto. Esta secuencia de actividades se modela como un flujo de trabajo social (social workflow) en el que potencialmente participarán un número enorme de clientes con el fin de conseguir un premio y/o descuento en un producto y de obtener mejores promociones futuras.

Actualmente, la plataforma Feirón dispone de un sencillo cuadro de mandos en el que se pueden visualizar estadísticas de participación de los clientes en las distintas campañas de marketing o promociones que son lanzadas por los comercios. Sin embargo, en Feirón no se incluyen utilidades avanzadas para el análisis inteligente del comportamiento de los miles de clientes que pueden participar en una campaña de marketing en un centro comercial abierto. El disponer de este tipo de utilidades de análisis de datos permitiría entender los intereses de los clientes, facilitando la creación de promociones que se adaptarían al comportamiento real de los clientes, motivando así su participación en las campañas.

El proyecto BAI4SOW  “Soft Computing para el soporte a la Inteligencia de Negocio en Social Workflows” tiene como punto de partida esta carencia, no sólo de Feirón, sino también de todas las plataformas de marketing basadas en técnicas de gamificación que tienen una mayor implantación y, por extensión, de los modelos subyacentes a los workflows sociales. Así, en el proyecto se desarrollarán algoritmos basados en técnicas de soft computing para descubrir los procesos reales seguidos por los clientes; generar automáticamente informes textuales sobre dichos procesos; obtener los distintos perfiles de clientes y recomendar promociones adaptadas a dichos perfiles. Además, la base de datos de marketing que usarán estos algoritmos, y que será proporcionada por R Cable Galicia, se complementará con la información de seguimiento de los clientes a través de dispositivos móviles, obtenida también mediante algoritmos de soft computing. Finalmente, se integrarán infraestructuras híbridas de cómputo de alto rendimiento y datos a gran escala (grid, clúster, y cloud) para obtener una mayor eficiencia a la hora de ejecutar los algoritmos anteriores.

Dentro del proyecto BAI4SOW surge la necesidad de localizar y seguir a los usuarios de los centros comerciales para intentar comprender sus comportamientos. Por esto, se plantea este proyecto ABS4SOW con los siguientes objetivos:

  1. La localización de dispositivos móviles se ha realizado generalmente mediante GPS, que proporciona posicionamiento más o menos preciso en exteriores. Desafortunadamente, tanto en interiores como en centros comerciales abiertos con edificios, árboles, etc., la precisión del GPS no es suficiente, por lo que es necesario utilizar otro tipo de sensores. Todo ello sin tener en cuenta el elevado consumo del mismo que lo desaconseja como único sensor de posicionamiento. Grandes empresas como Google con su Location Service ofrecen soluciones de localización basadas en GPS para exteriores y niveles de señal WiFi en interiores, pero que no llegan a proporcionar la precisión requerida para este proyecto. Entre las soluciones existentes está el uso de la tecnología WiFi, que presenta importantes ventajas: (1) disponibilidad de Puntos de Acceso WiFi en la mayoría de edificios y (2) su bajo coste  ya que medir la intensidad de la señal WiFi no tiene coste, incluso en redes privadas. Desafortunadamente, también tiene algunas desventajas: (1) en interiores la señal es altamente dependiente de la estructura del edificio y de las  personas que hay en él, por lo que aparecen otros efectos no deseados, como el efecto multicamino o las variaciones de pequeña escala y (2) las redes WiFi están instaladas para maximizar la conectividad sin tener en cuenta su posible uso para localización, por lo que los entornos suelen estar altamente poblados de puntos de acceso, aumentando las interferencias co-canal, que causan variaciones en el nivel de señal recibido. Los sistemas de localización que emplean medida de la señal WiFi se clasifican en dos grandes grupos: (1) determinísticos, empleando un modelo de propagación para obtener la distancia a puntos de referencia conocidos y así calcular la posición mediante trilateración, o bien empleando un mapa a priori de niveles de señal o fingerprint para poder comparar con los niveles de señal medidos en cada momento, y (2) probabilísticos, para mantener una distribución de probabilidad sobre todas las posibles posiciones por medio de un modelo de movimiento disponible en base a sensores de tipo odométricos o unidades inerciales (acelerómetros + giróscopos). Mientras los métodos probabilísticos consiguen mejores resoluciones (inferiores a 2m) frente a los métodos de fingerprint, lo hacen en base a sensores de movimiento que normalmente son fusionados mediante filtros de partículas o Filtros Extendidos de Kalman (EKF). Algunos métodos de fusión sensorial tienen en cuenta no sólo la precisión del resultado, sino también el consumo por lo que lo introducen en su función de coste para realizar la fusión, esto se aplica especialmente en las redes de sensores inalámbricos y tiene también una aplicación directa en los dispositivos móviles.
  2. Tradicionalmente, reconocimiento automático de actividades de personas se ha basado en el uso de técnicas de análisis inteligente de datos para procesar vídeos. No obstante, el empleo de cámaras presenta un gran número de problemas, siendo la reticencia de las personas a ser grabadas, al ver amenazada su privacidad, uno de los más importantes. La gran cantidad de sensores que los dispositivos móviles proporcionan (acelerómetros, giróscopos, micrófonos, brújulas, WiFi, etc.) permite abordar el reconocimiento automático de actividades de una forma novedosa y transparente, no invasiva para el consumidor ni para su entorno, dado que es el propio teléfono del consumidor el que puede actuar como asistente inteligente. El reconocimiento de actividades humanas en base al uso de técnicas de Soft Computing [30] sobre los datos proporcionados por dispositivos móviles es algo muy novedoso que ha alcanzado unos resultados preliminares muy prometedores. No obstante, representa una línea de investigación emergente con un gran potencial de crecimiento que requiere todavía un esfuerzo teórico y aplicado importante para alcanzar la madurez requerida que permita dar el salto desde prototipos de laboratorio a productos de mercado. Por ejemplo, el uso de estas técnicas en un entorno de pruebas real como un centro comercial abierto con centenares o miles de clientes requiere adaptar los algoritmos existentes, o proponer algoritmos nuevos, para el manejo de Big Data.

 

 

Resultados derivados del proyecto:

  • Revistas indexadas en ISI-JCR:
  1. P. Conde-Clemente, Jose M. Alonso, E.O. Nunes, A. Sanchez, G. Trivino, "New Types of Computational Perceptions: Linguistic Descriptions in Deforestation Analysis", Expert Systems With Applications (ISSN:0957-4174), In press, DOI: 10.1016/j.eswa.2017.05.031, 2017. Q1(19/130).
  2. N. Hernández, M. Ocaña, Jose M. Alonso, E. Kim, "Continuous space estimation: Increasing WiFi-based indoor localization resolution without increasing the site-survey effort"", Sensors (ISSN:1424-8220), Vol. 17(1), 147, DOI: 10.3390/s17010147. 2017. Q1(12/56)
  3. P. Conde-Clemente, G. Trivino, Jose M. Alonso, "Generating Automatic Linguistic Descriptions with Big Data", Information Sciences (ISSN:0020-0255), 380:12-30, DOI:10.1016/j.ins.2016.11.002, 2016. Q1(8/144).
  4. P. Conde-Clemente, Jose M. Alonso, G. Trivino, "Toward automatic generation of linguistic advice for saving energy at home", Soft Computing (ISSN:1432-7643), In press, DOI:10.1007/s00500-016-2430-5, 2016. Q2(56/130)(47/104)
  5. N. Hernández, Jose M. Alonso, M. Ocaña, "Hierarchical approach to enhancing topology-based WiFi indoor localization in large environments", Journal of Multiple-Valued Logic and Soft Computing (ISSN:1542-3980),  26(3-5):221-241, 2016. Q4 (128/130) (102/105) (19/22)
  6. P. Quirós, Jose M. Alonso, D. P. Pancho, "Descriptive and comparative analysis of human perceptions expressed through fuzzy rating scale-based questionnaires", International Journal of Computational Intelligence Systems (ISSN:1875-6891), 9(3):450-467, DOI: 10.1080/18756891.2016.1175811, 2016. Q4 (125/130) (101/104)
  7. J. Alcalá-Fdez, Jose M. Alonso, "A Survey of Fuzzy Systems Software: Taxonomy, Current Research Trends and Prospects", IEEE Transactions on Fuzzy Systems (ISSN:1063-6706), 24(1):40-56, DOI:10.1109/TFUZZ.2015.2426212, 2016. Q1 (1/130) (2/257)
  8. D. P. Pancho, Jose M. Alonso, L. Magdalena, "Enhancing Fingrams to Deal with Precise Fuzzy Systems", Fuzzy Sets and Systems (ISSN:0165-0114), 297:1-25, DOI:10.1016/j.fss.2015.05.019, 2015. Q1 (13/105) (12/254) (14/123)

 

  • Publicaciones en revistas no indexadas:
  1. Adrián Castro, Jose M. Alonso, "Inteligencia emocional: Diseño metodológico para la mejora del análisis de la calidad de servicio en entornos online", CEF Gestión, 218:95-120, 10/2016
  2. Jose M. Alonso, Corrado Mencar, Ciro Castiello, Luis Magdalena, "Some Insights on Interpretable Fuzzy Systems", Mathware & Soft Computing, the magazine of the European Society for Fuzzy Logic and Technology, 21(1):12-14, 2016
  3. David P. Pancho, Jose M. Alonso, Jesús Alcalá-Fdez, Luis Magdalena, "FAR-Fingrams. A visual tool for interpretability analysis of fuzzy association rules", Mathware & Soft Computing, the magazine of the European Society for Fuzzy Logic and Technology, 21(1):20-22, 2016
  4. Patricia Conde-Clemente, Jose M. Alonso, Gracian Trivino, "inProfilePhoto: a mobile app to assist people with visual disabilities in taking profile photos", Mathware & Soft Computing, the magazine of the European Society for Fuzzy Logic and Technology, 21(1):23-25, 2016

 

  • Publicaciones en capítulos de libros:
  1. Jose M. Alonso, Ciro Castiello, Corrado Mencar, "The Role of Interpretable Fuzzy Systems in Designing Cognitive Cities", Submitted for its consideration as a chapter of the book "Designing Cognitive Cities: Linking Citizens to Computational Intelligence to Make Efficient, Sustainable and Resilient Cities a Reality", to be published by Springer Verlag in "Studies in Systems, Decision and Control" book series, 2017.

 

  • Tesis doctorales:

 

  1. David Pérez Pancho. Design and Analysis of Fuzzy Systems supported by Social Network Analysis Techniques. UNIOVI. Directores: J.M. Alonso y L. Magdalena. Sobresaliente “cum laude”. Fecha: 20/11/2015. Indicadores: 3 JCR (2 en Q1 y 1 en Q4) + 1 Capítulo de libro + 8 Conferencias (6 internacionales, 3 CORE A)
  2. Patricia Conde Clemente. Linguistic Descriptions of Complex Phenomena: Applications with Big Data. UNIOVI. Directores: G. Triviño y J.M. Alonso. Sobresaliente “cum laude”. Fecha: 15/05/2017. Indicadores: 3 JCR (2 en Q1 y 1 en Q2) + 1 Revista + 4 Conferencias (3 internacionales, 1 CORE A, 1 CORE B)
  3. Eduardo José Molinos Vicente. Dynamic Obstacles Avoidance Algorithms for Unmanned Ground Vehicles. UAH. Director: M. Ocaña. Depositada. Fecha defensa prevista: 3/07/ 2017. Indicadores: 3 JCR + 3 Revistas + 10 Conferencias.
  4. Ángel Llamazares Llamazares. Laser-based Detection and Tracking of Moving Obstacles To Improve Perception of Unmanned Ground Vehicles. UAH. Director: M. Ocaña. Depositada. Fecha defensa prevista: 13/07/2017. Indicadores: 4 JCR + 4 Revistas + 7 Conferencias + 1 JCR envío.
  5. Pedro Alfonso Revenga de Toro. Arquitectura Cluster Embarcable para el Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real. UAH. Directores: J.L. Lázaro y A. Gardel. Depositada. Indicadores: 1 JCR + 4 Conferencias + 1 JCR envío.
  • Publicaciones en congresos:
  1. A. Ramos-Soto, J. Janeiro, Jose M. Alonso, A. Bugarin, D. Berea-Cabaleiro, "Using fuzzy sets in a data-to-text system for business service intelligence", EUSFLAT 2017, accept for presentation in September 11-15, 2017
  2. Jose M. Alonso, A. Ramos-Soto, E. Reiter, K. van Deemter, "An Exploratory Study on the Benefits of using Natural Language for Explaining Fuzzy Rule-based Systems", IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Naples (Italy), Accept for presentation in July 9-12 2017 (CORE:A)
  3. A. Ramos-Soto, Jose M. Alonso, E. Reiter, K. van Deemter, A. Gatt, "An Empirical Approach for Modeling Fuzzy Geographical Descriptors", IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Naples (Italy), Accept for presentation in July 9-12 2017 (CORE:A)
  4. P. Conde-Clemente, Jose M. Alonso, G. Trivino, "rLDCP: R Package for Text Generation from Data", IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Naples (Italy), Accept for presentation in July 9-12 2017 (CORE:A)
  5. C.H. Nguyen, Jose M. Alonso, "Looking for a real-world-semantics-based approach to the interpretability of fuzzy systems", IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Naples (Italy), Accept for presentation in July 9-12 2017 (CORE:A)
  6. Manuel Lama, Pedro Álvarez, Manuel Ocaña, Manuel Mucientes, Joaquín Ezpeleta, Miguel Ángel G. Garrido, and Alberto Bugarín "BAI4SOW: Anlisis inteligente de flujos de trabajo sociales", JCIS2016 “XII Jornadas de Ciencia e Ingeniería de Servicios”, Salamanca (España), 2016.
  7. Raúl Pintor Barriga, Ángel Llamazares Llamazares, Eduardo José Molinos Vicente, Manuel Ocaña, "Mejora de la odometría de un robot móvil aplicando medidas inerciales", SAAEI2016 Seminario Anual de Automática, Electrónica Industrial e Instrumentación, Elche (España), 2016.
  8. Jose M. Alonso, David P. Pancho, "Una nueva metodología de diseño emocional que combina técnicas de Soft Computing y Análisis Sensorial", 1st Conference of the "Asociación Española de Profesionales del Análisis Sensorial" (AEPAS), Ciudad Real (Spain), 2015
  9. N. Hernández, M. Ocaña, Jose M. Alonso, E. Kim, "WiFi-based Indoor Localization Using a Continuous Space Estimator from Topological Information", International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN 2015), Banff (Canada), 2015
  10. Jose M. Alonso, David P. Pancho, Luis Magdalena, Daniel A. Nuñez, Daniel S. Sánchez, Pablo F. Suárez, José Mingot, Valentín Iglesias, "QUALE®: A new Toolbox for Quantitative and Qualitative Analysis of Human Perceptions", 16th World Congress of the International Fuzzy Systems Association (IFSA) and the 9th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT), ISBN: 978-94-62520-77-6, pp. 659 - 666, Gijon (Spain), 2015 (CORE:B)
  11. David P. Pancho, Jose M. Alonso, Luis Magdalena, "Understanding the Inference Mechanism of FURIA by means of Fingrams", 16th World Congress of the International Fuzzy Systems Association (IFSA) and the 9th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT), ISBN: 978-94-62520-77-6, pp. 297 - 304, Gijon (Spain), 2015 (CORE:B)
  12. P. Conde-Clemente, G. Trivino, Jose M. Alonso, "Linguistic Aggregation Functions using the MapReduce Paradigm", 16th World Congress of the International Fuzzy Systems Association (IFSA) and the 9th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT), ISBN: 978-94-62520-77-6, pp. 690 - 696, Gijon (Spain), 2015 (CORE:B)
  13. Francisco Martín Navas Mato, Eduardo José Molinos Vicente, Ángel Llamazares Llamazares, Manuel Ocaña Miguel, Vicente Milanés Montero, "Cooperative Adaptive Cruise Control for a Convoy of Three Pioneer Robots", ROBOT2015: Second Iberian Robotics Conference, Lisbon (Portugal), 2015.

  • Herramientas software desarrolladas:
  1. rLDCP. Paquete R disponible en el CRAN. Info complementaria en http://www.phedes.com/rldcp

Sarbot Team