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
>

-- EN

=====================================================================
Prof. Enrico Nardelli
Dipartimento di Matematica - Universita' di Roma "Tor Vergata"
Via della Ricerca Scientifica snc - 00133 Roma
tel: +39 06 7259.4204    fax: +39 06 7259.4699
mobile: +39 335 590.2331     e-mail: nardelli@mat.uniroma2.it
home page: http://www.mat.uniroma2.it/~nardelli
blog: http://www.ilfattoquotidiano.it/blog/enardelli/
       http://link-and-think.blogspot.it/
=====================================================================
--
_______________________________________________
nexa mailing list
nexa@server-nexa.polito.it
https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa