Resumen

La presencia omnipresente de los teléfonos inteligentes ha surgido como uno de los elementos clave para detectar la información contextual de las personas. Sus sensores y capacidades de comunicación pueden ser utilizados para recopilar una gran cantidad de datos. Tales capacidades han hecho posible componer perfiles de personas relacionando diferentes parámetros como el tiempo y la ubicación. Este documento contribuye en este sentido al proporcionar la base para la composición de patrones de proximidad temporal, cuándo y con quién comparten las personas su tiempo. Para este propósito, se utilizó el protocolo de publicidad de Bluetooth Low Energy (BLE). La contribución de este trabajo difiere de la de aquellos que utilizan la tecnología BLE enfocada en medir la intensidad de las señales para, por ejemplo, determinar distancias. En este campo, ya se ha realizado una gran cantidad de trabajo con resultados muy interesantes. En cambio, en este trabajo, BLE se utiliza para emitir y detectar la presencia de personas. Un conjunto de algoritmos se utilizan luego dentro de los teléfonos inteligentes para analizar los datos recopilados y detectar patrones de proximidad entre personas. Este escenario evita las dificultades que aparecen en otros trabajos, como aquellos centrados en la determinación de la posición de las personas derivada de la falta de precisión de los sensores y las diferencias entre los conjuntos de chips BLE. Las pruebas para evaluar el consumo, precisión y confiabilidad de utilizar esta tecnología, junto con los algoritmos propuestos, confirmaron la viabilidad del enfoque. Además, la propuesta ha demostrado ser muy útil para la construcción automática de redes sociales basadas en la cercanía física de las personas.

• Materias:Red 5G Internet de las cosas Seguridad de la información Tecnologías de comunicación
• Subjects:5G Network Internet of things Information security Communication technologies
• Palabras claves:Smartphones; Sensores; Datos; Bluetooth Low Energy; Patrones de proximidad; Redes sociales
• Keywords:Smartphones; Sensors; Data; Bluetooth Low Energy; Proximity patterns; Social networks