La foto de tu casa en Google Street View puede predecir tu riesgo de accidente de coche
Existen desde principios del siglo XIX y su negocio se mantiene: las aseguradoras llevan años evaluando los riesgos potenciales de las cosas y de las personas, ofreciendo un servicio que procurarán no darle nunca mientras cobran por ello. Fueron las primeras en tratar con el Big Data y también serán las primeras en integrar dentro de sus análisis riesgo-beneficio la predicción de accidentes de tráfico a través de Google Street View, un modelo desarrollado por dos investigadores de la Universidad de Stanford y de Varsovia.
El estudio fue registrado en arXiv (un repositorio de artículos científicos) a finales de abril. En él defienden cómo, utilizando las fotos que Google Street View proporciona de cada calle y casi cada edificio del mundo, han sido capaces de pasar por encima del modelo estandarizado que la mayoría de aseguradoras utilizan para calcular las probabilidades que tiene un conductor de sufrir un accidente.
Las fotos de Street View pueden ser indicadores de algo. Al menos eso demostraron en el 2017 otro equipo de investigadores, que consiguieron clasificar 22 millones de vehículos a partir de las imágenes tomadas por el satélite de Google. Después establecieron una relación entre el tipo de utilitario que tiene cada persona y su nivel de ingresos, de educación o de ocupación, componiendo un mapa sociodemográfico de los EEUU en cuestión de pocos días.
Ahora, en vez de extrapolar las fotos de los coches hacia algo mayor, los investigadores han tomado como referencia los hogares de casi 20.000 polacos que entre 2013 y 2015 contrataron una póliza de seguros para su automóvil. El estudio tiene lugar en Polonia, un país con algo más de 38 millones de habitantes y en el que las aseguradoras pululan tanto como la alergia en primavera.
Tu hogar, indicador para saber cómo conduces
Dicen los investigadores que teniendo las fotos de cada hogar se pueden extraer una serie de variables que ayuden a las aseguradoras a calcular el riesgo de la póliza. Estas características son el tipo de casa donde vive el potencial asegurado (un chalet, un adosado, un bloque de pisos), los años que tiene la vivienda, sus condiciones, un dato estimado del poder adquisitivo de sus miembros y cómo es el resto del vecindario (en cuanto a la densidad de hogares que tiene y su tipo).
“A diferencia de la mayoría de productos, el coste último de una póliza de seguro no se conoce hasta el tiempo de la venta. Es, por lo tanto, un reto establecer un precio adecuado y las aseguradoras tratan de aprovechar los métodos estadísticos para predecir el riesgo futuro de cada cliente por adelantado”, continúan los autores del estudio.
Cualquiera que ahora mismo quiera contratar un seguro para su coche tendrá que responder como mínimo cinco preguntas: qué edad tiene, con cuántos años de carnet cuenta, si ha tenido accidentes en el pasado, dónde vive y cuál es su coche. Con sus respuestas, la aseguradora hará varias proyecciones estadísticas e intentará predecir si en el futuro, usted será rentable o no.
El factor geográfico es importante. No es lo mismo conducir en Madrid que en Albacete, ni en Varsovia que en Nueva Delhi, por eso las empresas suelen incrementar el precio del seguro en función de la localización. Ese modelo está bien si no fuera porque asume que todo el mundo conduce de la misma forma y que tiene la misma probabilidad (por el simple hecho de vivir en ese lugar) de sufrir un accidente. Y aquí es donde entran en juego las fotos de las casas, añadiendo una capa más de información para que las aseguradoras establezcan sus predicciones.
El problema de la privacidad y las terceras partes
“Descubrimos que las características visibles en una foto de una casa pueden ser predictivas del riesgo de accidente de coche, independientemente de las variables clásicas como la edad o el código postal”, dicen los investigadores. Al incorporar el nuevo nivel de información a los modelos actuales de cálculo de riesgo, descubrieron que mejora sus predicciones en un 2%.
Para llevar a cabo el estudio, una empresa polaca de seguros compartió con los investigadores 20.000 registros de clientes en donde aparecían los datos personales de cada uno, dirección postal incluida. A partir de ahí fueron capaces de sacar las fotos de Google Street View. Sin embargo, el modelo plantea varias dudas acerca de la privacidad.
Al firmar una póliza de seguros, un cliente acuerda compartir sus datos con la aseguradora. Lo que es más dudoso es que también acepte que esta pueda buscar fotos de su casa a través de Google. En algunos países, las características de los hogares pueden ser indicadores de la proximidad de una persona a un grupo cultural, etnia o religión; por eso cuando las aseguradoras cogen este dato para reducir o engordar el precio sobre uno de sus productos estarían discriminando en función de esos condicionantes.
El estudio está aún en proceso de revisión científica, pero los investigadores no descartan que, después de las aseguradoras, el siguiente sector en adoptar este modelo sea el bancario.
