Análise e Discussão Big Data Cases

A febre Pokémon Go passa por Big Data e compartilhamento de dados

Pokémon Go
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Se você habitou o planeta Terra no último mês, provavelmente ouviu falar de Pokémon Go. O mais novo jogo de uma das mais famosas franquias da Nintendo, que sempre teve como principal atração a caça e captura de criaturinhas simpáticas (ou não), tornou-se uma febre mundial.

Os motivos para tanto sucesso (além da possibilidade de um Vaporeon surgir a qualquer momento, claro)?

Realidade aumentada, localização altamente personalizada e integração fluida com o mundo real – características de Pokémon Go extremamente apoiadas por Big Data e compartilhamento de dados, como veremos a seguir.

Vai, Big Data!

Antes de caçar Pokémons, estude Ingress

O grau de personalização alcançado por Pokémon Go, em termos de localização, é impressionante. Caso você já tenha jogado o game, certamente notou que os Gyms (ginásios), lugares onde são travadas as batalhas entre os Pokémons, e as Pokéstops (“Poké-paradas”, em uma tradução livre), pontos de coleta de itens, são locais que provavelmente fazem parte do seu dia a dia – ou, no mínimo, já eram conhecidos por você.

Para ilustrar: no meu trajeto diário para a Hekima, passo perto de um shopping. Ele foi escolhido como um Gym do jogo.

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Imagem: acervo pessoal

Outro exemplo: um dos restaurantes onde costumo almoçar é uma Pokéstop.

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Imagem: acervo pessoal

Esta apropriação, por parte do jogo, de cenários tão comuns a cada um de seus jogadores espalhados pelo globo nos faz imaginar como a Niantic, contratada pela Nintendo para desenvolver Pokémon Go, conseguiu chegar a tamanho nível de personalização. Enviar membros da equipe de desenvolvimento para todas as cidades onde se joga o game, a fim de mapear os pontos mais interessantes para se ter Gyms e Pokéstops, seria financeiramente inviável, além de um processo que duraria anos para ser finalizado. Então como foi possível realizar esta façanha?

Para responder esta pergunta (e entender o horrível trocadilho que eu fiz), é preciso voltar alguns anos no tempo. Mais precisamente para 2011, ano em que a Niantic lançou o Ingress. Assim como Pokémon Go, Ingress é um jogo para smartphones que utiliza interações com o ambiente por meio de realidade aumentada. O game trabalha com a ideia de portais virtuais distribuídos ao longo do mundo, usados pelos jogadores para ajudá-los no objetivo de conquistar territórios.

Quando o Ingress foi lançado, a Niantic definiu alguns pontos para serem portais seguindo critérios como locais históricos, construções de arquitetura única, lojas de comércio regional ou áreas com arte pública – estas últimas descobertas a partir da extração de conjuntos de dados contidos em fotos do Google com geotagging. Observe que tanto o Gym quanto a Pokéstop que mostrei anteriormente se encaixam em alguma destas características (loja de comércio regional e área com arte pública, respectivamente).

Após a Niantic realizar este trabalho inicial de mapeamento de locais para serem portais no Ingress, ela pediu aos jogadores do game para enviarem suas próprias sugestões de pontos que atendiam aos critérios citados acima. Resultado: foram enviadas cerca de 15 milhões de propostas de potenciais lugares do mundo inteiro, e 5 milhões delas tornaram-se portais dentro do jogo.

A esta altura você já deve ter entendido a relação entre Pokémon Go e Ingress. A Niantic aproveitou seu absurdo banco de dados geolocalizados, criado pelas informações compartilhadas pelos jogadores de Ingress ao longo de 2 anos e meio, para utilizá-lo em Pokémon Go. Alguns dos portais mais populares tornaram-se Gyms e Pokéstops, e por isso você se identifica tanto com estes lugares – provavelmente eles foram sugeridos anos antes por uma ou mais pessoas que moram perto de você.

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Gamificação dos dados

À época do lançamento do Ingress, a Niantic era uma startup interna da Google (tornando-se uma empresa independente em outubro de 2015), e este “concurso cultural” promovido com os jogadores alavancou exponencialmente os conjuntos de dados de geolocalização da gigante da internet. Afinal, estamos falando de fotos de rua, conhecimento de terreno, descrições em texto sobre obras marcantes locais, dentre outros tipos de informações. Aliás, é muito interessante notarmos que os usuários de um joguinho para smartphone, por meio dos gigantescos volumes de dados gerados por eles, ajudaram a desenvolver o Google Maps como o conhecemos hoje.

É aí que entra Big Data. Estes conjuntos e mais conjuntos de dados, para se transformarem em informações de um grau de personalização e localização tão aprofundados dentro de Pokémon Go, precisaram ser coletados e analisados por ferramentas de Big Data Analytics.

Além deste papel crucial de Big Data no desenvolvimento e funcionamento do jogo, Pokémon Go nos leva a uma reflexão importante, volta e meia abordada aqui no blog e que ganha agora novos contornos: de nada adianta acumular milhões de dados se não soubermos traduzi-los para a compreensão de todos. O game da Nintendo pode ser considerado uma gamificação do trabalho com dados e uma evolução nas formas de interação com eles. Se antes falávamos em visualizações de dados, a próxima etapa desta discussão será acerca de como brincaremos (literalmente) com eles.

Sobre o autor:

juliano_ferreira_hekima_editJuliano é membro da equipe de Marketing da Hekima e cuida da área de Sucesso do Cliente. É apaixonado por leitura e escrita e, nas horas vagas, não dispensa uma cerveja ou uma partida de Fifa (quiçá ambas as coisas juntas).