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Los ‘saboteadores’ de Waze

Algunos usuarios en Estados Unidos evitan el tráfico en sus barrios engañando al sistema y perjudicando al resto

Waze
Los llamados 'impostores de Waze' miran únicamente por su propio bien a sabiendas que causan un perjuicio a la comunidad de usuarios.

La principal ventaja de los sistemas basados en el crowdsourcing de la información es que son principalmente los usuarios los que los mantienen con datos en tiempo real. Sobre el papel, se trata de una fórmula de éxito, sobre todo, en algo tan inmediato como los sistemas de navegación por GPS: si uno conduce y se encuentra con un árbol caído que corta la carretera, puede alertar a los que vengan detrás empleando las herramientas que Waze pone a disposición de los conductores. A partir de ese punto, el sistema no enviará más vehículos por esa ruta. Una gran idea que cada día salva de muchos atascos a millones de conductores de todo el mundo.

Claro que este sistema se basa en la buena voluntad del usuario: uno se beneficia de la información aportada por todos, y al mismo tiempo aporta su granito de arena de forma totalmente desinteresada y sabiendo que ayuda al resto. Ahora bien ¿qué sucede cuando un usuario actúa de mala fe aportando información no real? Este fenómeno se está comenzando a dar principalmente en Estados Unidos en los llamados impostores de Waze, donde algunos miran únicamente por su propio bien a sabiendas que perjudican a toda la comunidad.

El gran valor añadido de esta aplicación de navegación, propiedad de Google, reside precisamente en la información proporcionada por los usuarios

Esta aplicación de navegación, propiedad de Google, emplea sus propios algoritmos e información de tráfico en tiempo real proveniente de los diferentes servicios oficiales, pero su gran valor añadido reside precisamente en la información proporcionada por los usuarios. La aplicación va enviando información anónima al sistema sobre la calle o carretera por la que se circula, la velocidad media y las posibles detenciones en la conducción. Estos datos enviados de forma masiva por un número creciente de usuarios, hacen cada vez más eficiente al sistema que se adapta en consecuencia y ofrece mejores rutas a los que vengan detrás.

Los que llevan tiempo empleando Waze, saben que suele resultar siempre una buena idea hacer caso al sistema en los cambios de última hora en la ruta por peregrina que ésta parezca. Es fácil que a los pocos kilómetros se descubra desde la distancia una autopista colapsada por un accidente. Sin embargo, en algunos barrios residenciales de grandes ciudades de Estados Unidos, están aprovechando precisamente el factor social de los datos para desnaturalizar la información.

Estos saboteadores actúan de la siguiente manera: en horas punta y para evitar que el sistema envíe tráfico por sus calles, acceden a su cuenta en Waze y desde ahí alertan de accidentes, incidencias o controles policiales, todos ellos falsos, claro, de forma que el sistema deja de desviar el tráfico por esas calles. El servicio es tan eficiente que el efecto suele ser casi inmediato: calles desiertas y de nuevo idóneas para un paseo. Sin embargo, Google tiene contemplado este extremo y tras varias alertas falsas, la cuenta del usuario es suspendida irremisiblemente: es un impostor.

El servicio es tan eficiente que el efecto del sabotaje suele ser casi inmediato: calles desiertas y de nuevo idóneas para un paseo

No obstante, el daño ya está hecho: son necesarias varias alertas antes de que Waze detecte un mal uso de su sistema y expulse al culpable. Son los propios conductores los que al pasar por la calle con una incidencia falsa, informan de su inexistencia, pero es necesario que otros conductores de buena fe enmienden el entuerto. Pero es muy difícil engañar a alguien que es experto en algoritmos y trabaja con volúmenes masivos de datos: por un lado, Waze cuenta con barreras de defensa que detectan si la alerta se ha llevado a cabo en movimiento o no (por lo general, los impostores actúan desde sus domicilios) y, por otro lado, si por la calle de esa alerta pasan después varios conductores sin reducir la velocidad y circulando con normalidad, el sistema detecta que es falsa. Se puede engañar al big data, pero no por mucho tiempo.

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