Detectando atividade humana em dados de uso da Internet

A maioria das pessoas considera uma interrupção na Internet um aborrecimento. Os pesquisadores do ANT Lab (Analysis of Network Traffic) da USC chamam isso de ponto de dados.

O ANT Lab, baseado no Instituto de Ciências da Informação (ISI) da USC Viterbi, tem escaneado a Internet pública em busca de interrupções desde 2014. USC Ph.D. o aluno Xiao Song e John Heidemann, cientista principal do ISI e professor pesquisador de Ciência da Computação na Escola de Engenharia USC Viterbi, estavam considerando esses dados quando a epidemia de COVID-19 começou em 2020.

Heidemann disse: “Fomos inspirados pela rede do ISI, onde podíamos ver quatro ou cinco solavancos por semana, correspondendo à semana de trabalho. Depois do feriado de Martin Luther King, vimos quatro solavancos naquela semana de trabalho porque ninguém apareceu naquela Segunda-feira. E então vimos o COVID atingir e, de repente, não houve solavancos. ”

Os “solavancos” que eles viam eram os laptops e endereços IP dos funcionários da ISI conectados à rede ISI quando estavam no trabalho. Heidemann e Song pensaram que talvez isto pudesse ser generalizado e aplicado a toda a Internet, para ver se conseguiam captar sinais de atividade humana a partir de dados de utilização da Internet.

O artigo resultante, “Inferindo mudanças na atividade humana diária a partir da resposta da Internet,” é a primeira demonstração de inferir mudanças na atividade humana, como a transição para o trabalho em casa, da capacidade de resposta do IP, e um exemplo importante do uso da Internet para compreender o nosso mundo.

Heidemann e Song apresentaram seu artigo no Conferência de Medição da Internet 2023realizado em Montreal, Canadá, de 24 a 26 de outubro de 2023.

A internet não acabou, mas os funcionários estão

Desde 2013, o ANT Lab mantém um projeto em andamento que investiga ativamente a Internet para detectar interrupções em todo o mundo (atualmente 5 milhões de redes medidas a cada 11 minutos).

Heidemann e Song usaram esses dados existentes para procurar e analisar mudanças no uso da Internet em todo o mundo que pudessem indicar algo sobre o comportamento humano. Eles desenvolveram algoritmos para limpar os dados, extrair tendências subjacentes e detectar mudanças na atividade.

Eles descobriram que, usando seus algoritmos, poderiam identificar ordens de trabalho em casa que foram implementadas devido ao surgimento da COVID-19 em 2020. Eles também poderiam identificar outras mudanças na atividade humana, como feriados nacionais e governos. – toque de recolher obrigatório.

Song explicou: “Procuramos mudanças significativas em nossos mapas de mudança de comportamento humano e comparamos essas datas de eventos de mudança com reportagens de notícias para o mesmo local. Por exemplo, por volta do final de março de 2020, o uso da rede despencou em Manila, Filipinas. A linha do tempo das notícias confirmou que a mudança que vimos está correlacionada com o bloqueio da COVID em Manila, que começou em 15 de março de 2020.”

Eventos do mundo real detectados através de atividades na Internet: dois estudos de caso

China em janeiro de 2020

Utilizando a sua técnica, a equipa detetou mudanças nas atividades na China no final de janeiro de 2020. Correlacionou essas mudanças com dois eventos simultâneos: o confinamento da COVID-19 em Wuhan e o Festival da Primavera, com uma semana de duração, um feriado nacional em que as pessoas normalmente não entram nos seus escritórios. Uma vez que o confinamento de Wuhan e o Festival da Primavera foram eventos simultâneos, não podem atribuir alterações de rede especificamente a nenhum deles.

Índia em fevereiro e março de 2020

A equipa detetou alterações na rede durante vários dias na Índia, tanto em fevereiro como em março de 2020. Quando analisaram as notícias na área, descobriram que a atividade da rede em fevereiro estava correlacionada com tumultos na Índia associados a protestos contra a lei de imigração. Enquanto a atividade da rede em março correspondeu ao primeiro toque de recolher relacionado ao COVID na Índia e à subsequente ordem de bloqueio.

Estes estudos de caso sugerem que as mudanças no comportamento humano que os levam a trabalhar a partir de casa podem ter múltiplas causas, mas o seu resultado na Internet é semelhante.

Qual é o próximo?

Heidemann disse: “Nosso primeiro objetivo era apenas a curiosidade – podemos ver a atividade humana na internet?” Agora que a equipe mostrou que pode, o que pode fazer e aprender com essas informações. Ele continuou: “No contexto da COVID, poderíamos explorar questões como: quais países têm bloqueios ou ordens para ficar em casa? Quando eles os têm? Se você tem uma ordem para ficar em casa, as pessoas realmente a seguem? ou eles não obedecem e vão trabalhar mesmo assim?”

Esta capacidade de detectar tendências na actividade humana a partir de dados da Internet proporciona uma nova capacidade de compreender o nosso mundo, complementando outras fontes de informação pública, como notícias e observação de vírus em águas residuais.

Heidemann explicou: “As pessoas usam sistemas de detecção de águas residuais para compreender o nível de fundo da COVID numa cidade. E isso é óptimo, porque é um método anónimo e fiável para julgar o que está a acontecer numa cidade como um todo. Espero que a nossa técnica possa fornecer um tipo semelhante de observação anônima e independente de terceiros sobre o que está acontecendo, e que pode alimentar decisões de saúde pública”.