Nombres mal escritos o escritos de maneras diferentes

“Hay nombres de persona que se recogen o escriben mal -o diferente- y luego no los encuentras en la base de datos (ejemplo común en la oficina de Medialab)”

En muchas oficinas que trabajan con bases de datos de personas se encuentran con un problema a la hora de introducir nombres personales. A veces, las personas tenemos nombres oficiales y nombres habituales que no coinciden, o quizás nombres compuestos que no siempre usamos de la misma manera, según el contexto, o apodos o nombres cortos que significan lo mismo (Bob i Robert). Dificultades para encontrar a alguien en estas bases de datos, o bien generar duplicados sin saberlo, son problemáticas que están a la orden del día.

Cambia automáticamente la hora de su ordenador cuando viaja… y le cambia las citas de su calendario

“Mario viajó y tuvo que estar 1 día entero en un aeropuerto esperando su vuelo porque su ordenador cambió las horas de su agenda”

Mario viajó y tuvo que estar 1 día entero en un aeropuerto esperando su vuelo. Sin embargo, él se había preocupado de anotar con anterioridad en la agenda de su ordenador la hora exacta de salida de su vuelo. ¿Cómo fue que al final tuvo que perder tantas horas que podría haber aprovechado para hacer otras cosas? Él había seleccionado en las preferencias de su sistema del ordenador que éste cambiara automáticamente de horario según el país en el cual se encontrara. Pero no sólo cambió la hora de su ordenador, sino que también le cambió la hora de las citas que había introducido en su agenda, aunque el sistema no lo había preguntado ni siquiera advertido.

 

Correo postal mail dirigido

“En 2002 un informe publicó que el 23.6% de todo el correo postal de EE.UU. no estaba correctamente direccionado”

En 2002, USPS y PricewaterhouseCoopers publicaron un informe que indicaba que el 23.6 por ciento de todo el correo enviado de los EE. UU. se envió de manera incorrecta.

¿Cómo es posible que casi un cuarto de todo el correo en los Estados Unidos se envíe de forma incorrecta? Es sencillo. Los trabajadores de los ‘call centers’ pueden cometer errores tipográficos o malinterpretar acentos extranjeros o nombres de calles. Los propios clientes pueden introducir información de direcciones incompletas a través de la Web, omitiendo detalles críticos como números de pisos o direcciones (NW, Este). Algunos clientes pueden no estar seguros de sus códigos postales exactos.

https://www.directionsmag.com/article/3583

 

Reconocimiento facial policial que falla estrepitosamente

“Cero detenciones, 2 aciertos sin criminales: la tecnología de reconocimiento facial de la policía de Londres fracasa estrepitosamente”

El kit de reconocimiento facial de los policías de Londres solo ha identificado correctamente a dos personas hasta la fecha, ninguno de los cuales era delincuente, y la fuerza policial de la capital del Reino Unido no ha realizado detenciones al usarlo. Y además una de las dos personas que lograron identificar correctamente era un caso concreto de bad data: «El primero fue en Notting Hill, pero la persona identificada ya no estaba siendo buscada para ser detenida, porque la información utilizada para generar la lista de vigilancia no estaba actualizada».

https://www.theregister.co.uk/2018/05/15/met_police_slammed_inaccurate_facial_recognition/

Bad data en machine learning policial

“Datos incompletos, poco fiables y anticuados contribuyen a hacer fracasar algoritmos policiales”

Un informe señala como parte del fracaso de estos algoritmos tres categorías de Bad Data: «Otros incluyen el hecho de que los modelos se basan en datos policiales, que pueden ser incompletos, no confiables y se actualizan continuamente para hacer predicciones»

https://www.theregister.co.uk/AMP/2018/09/21/cops_use_of_machine_learning_is_a_minefield_of_poor_research_evidence_and_regulation/?__twitter_impression=true

Personas con el mismo nombre

«Tuve que cambiarme el apellido porque mi nombre era el mismo que el de una persona morosa»

Su nombre era el mismo que el de una persona morosa. Se cambió el orden de los apellidos para evitar vivir más tiempo todas las consecuencias de tal error.

Pensionistas muertos que cobran la pension

«30000 españoles fallecidos siguen recibiendo su pensión»

No obstante, la Seguridad Social resta veracidad a las afirmaciones del Tribunal. El Instituto Nacional de la Seguridad Social (INSS) alega que ha ido caso por caso y que al cruzar los beneficiarios de la prestación y los datos de decesos del INE que blande el Tribunal surge la sorpresa: en la gran mayoría de los «presuntos pensionistas fallecidos» sólo coincide el número del Documento Nacional de Identidad. Ni el nombre, ni ningún otro dato. Es decir, sostiene que hay un error a la hora de registrar los DNI. «Parece altamente probable que el error en la identificación por DNI se encuentre en el fichero de defunciones o, en todo caso, que se trate de duplicidades», explica.

https://elpais.com/economia/2016/07/21/actualidad/1469119560_541140.html

Recibe llamadas y mensajes de móvil que no son para ella

“Durante 1 año y medio, me llamaban pidiendo insistentemente para dos personas totalmente extrañas para mí”

Una persona recibe desde hace años llamadas para unas personas que no son ya titulares de este número. Parece ser que deben dinero. Esta persona ha realizado mil quejas y reclamaciones a la compañía de teléfono sin éxito. Opta por gravar los números que le llaman para así evitar coger el teléfono, pero finalmente vuelve a recibir llamadas desde un número diferente. No la creen cuando dice que no sabe quienes son.

 

Número de teléfono reutilizado

“Operadoras que reciclan números sin un tiempo prudencial de espera provocan a las nuevas usuarias que reciban mensajes que no son para ellas”.

Una persona recibe mensajes que no reconoce. Posteriormente le cobran unos importes que no ha gastado. Le habían asignado el número que había sido de otra persona. Michael Shames, director ejecutivo de la Red de Acción de Consumidores de Servicios Públicos en San Diego, dijo que en los últimos meses ha recibido numerosas quejas de personas que reciben llamadas que son en realidad para la persona cliente anterior de una línea.

https://www.sfgate.com/business/article/Service-providers-recycling-cell-phone-numbers-is-2505219.php