Buongiorno, Che fosse questo? https://www.vice.com/en_us/article/4agz9j/bluetooth-low-energy-contact-traci... esperimento tecnico artistico che mostra l'imprecisione, la quantità di beacon tecnici ed altro? On Fri, Apr 24, 2020 at 11:36 AM Enrico Nardelli <nardelli@mat.uniroma2.it> wrote:
Grazie mille Giovanni, questo articolo lo conoscevo ma non era questo quello cui facevo riferimento.
Era un articolo scritto da qualcuno con un background tecnico che discuteva, anche mediante diagrammi e figure come l'ideale cerchio di misura del bluetooth centrato sul portatore del dispositivo abbia poi nella realtà forme diverse, e ne analizzava le conseguenze rispetto alla misura della distanza.
Ciao, Enrico
Il 24/04/2020 10:23, Giovanni Biscuolo ha scritto:
Buongiorno Enrico,
Enrico Nardelli <nardelli@mat.uniroma2.it> writes:
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.)
https://www.aclu.org/aclu-white-paper-limits-location-tracking-epidemic ?
Segnalato da Stefano Zacchiroli: http://server-nexa.polito.it/pipermail/nexa/2020-April/017351.html
--8<---------------cut here---------------start------------->8--- The algorithms are not likely to be reliable. Even if we were to imagine a set of location data that had pinpoint accuracy, there would still be problems translating that in any automated way into reliable guesses about whether two people were in danger of transmitting an infection. The Israeli system apparently acts on the basis of nothing more than an automated look at proximity. In Israel, one woman was identified as a “contact” simply because she waved at her infected boyfriend from outside his apartment building — and was issued a quarantine order based on that alone. Such a system is likely to make many such mistakes; it won’t know that a bank teller is shielded from transmission because they’re behind plexiglass, or that two people close together in a building are actually in separate apartments divided by a wall. --8<---------------cut here---------------end--------------->8---
(di esempi potene immaginarne anche di più)
In altre parole: l'algoritmo che calcola il rischio di infezione basandosi solo sulla distanza misurata via bluetooth è deficiente.
Se non c'è una persona che interpreta il dato e lo contestualizza, sapere quanto ero bluetooth-vicino a un infetto potrebbe addirittura essere inutilmente ansiogeno.
...oppure si potrebbe migliorare l'algoritmo prevedendo l'aggiunta di adeguati metadati per contestualizzare *immediatamente* l'avvenuto contatto potenzialmente a rischio: «Sei in prossimità di una persona da più di 10 minuti: tra te e la persona ci sono ostacoli, che DPI indossate, vi guardate in faccia o siete di spalle [1]»... ma "io non creto"...
Il machine learning e SALAMI vari sono molto utili ma ci sono ormai pile e pile di studi che ne evidenziano i limiti se usate "a caso".
[...]
Saluti, Giovanni
[1] come si chiama? :-D
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