Att bära med sig din smartphone överallt har blivit en livsstil. Genom att göra så, du producerar en överraskande mängd data om din roll i ekonomin—var du handlar, arbete, resa, och umgås i allmänhet.

Thasos Group, grundades vid MIT 2011, har utvecklat en plattform som utnyttjar denna data, i anonymiserad och aggregerad form, att mäta ekonomier för industri och investerare.

Thasos plattform – baserad på MIT Media Lab-forskning av medgrundarna Wei Pan Ph.D. '15 och professor Alex "Sandy" Pentland – crunchar anonymiserad platsdata från hundratals miljoner mobiltelefoner dagligen, utvinna anmärkningsvärd konsumtion, sysselsättning, och levande beteenden.

"Vi behandlar upp till 3 till 5 terabyte data per dag och använder dessa data för att mäta ekonomiska aktiviteter, till exempel hur många som besöker en butik eller en kommersiell fastighet, hur många människor går till jobbet eller reser, och hur många mantimmar spenderas i en fabrik, säger Pan, Thasos chefsforskare.

Denna kvantifierbara information är värdefull för investerare, företag, beslutsfattare, ekonomer, och andra som behöver en djup ekonomisk förståelse för olika sektorer i realtid. I november, till exempel, Thasos släppte en studie som visar hur Amazons förvärv av Whole Foods, och det efterföljande prisfallet Amazon genomförde, påverkat konsumentbeteendet. Resultat från användarplatsdata visade att prissänkningar drev upp besökstrafiken med 17 procent direkt efter, med omkring 15 till 24 procent av shoppare som hoppar av från närliggande konkurrerande butiker.

"Med hjälp av generiska rörelsemönster, vi noterade att några shoppare började utforska Whole Foods som aldrig skulle åka dit tidigare, " säger Pan.

Med mer än 25 hedgefondkunder, Thasos är populärt bland investerare, som använder plattformen för att mäta olika mätvärden – som anställdas arbetade timmar och kundbesök – av företag som de kan investera i eller sälja aktier. Startupen har också företagskunder och förhoppningar, i framtiden, för att nå politiker. Den kunde producera, till exempel, realtidsmätningar om hur finanspolitik påverkar konsumenternas utgifter, arbetstimmar, och andra ekonomiska mått.

De andra Thasos medgrundare är John Collins MBA '12 och Greg Skibiski.

Sanning i siffror

För att använda platsdata, Thasos bygger först "geofences, " virtuella gränser etablerade runt en målplats, som butiker, shoppingcenter varuhus, arbetsplatser, stadsdelar, och städer. Tiotusentals handritade geofences läggs till Thasos databas varje vecka, var och en med viktig metadata, till exempel när en anläggning eller butik öppnade, om parkeringsplatsen är delad eller inte, och information om närliggande företag.

När väl geofences är etablerade, Thasos sammanställer platsdata från geofences från appar och annan programvara som samlar in data via smartphones GPS, RFID, eller Wi-Fi, på ett anonymt och samlat sätt. Genom att analysera dessa data, plattformen identifierar kluster av människor som kan vara, till exempel, förstagångskunder eller stamkunder, säsongsarbetare eller heltidsarbetare, eller resenärer från fjärran eller i närheten. Plattformen kan sedan jämföra platsdata från den tidpunkt då en specifik förändring implementerades – till exempel ett prisfall – med historisk data för att kvantifiera förändringens inverkan på specifika kluster.

Thasos har publicerat ett par fallstudier med stora kunder – som har gett några överraskande insikter.

Den 28 augusti, Amazon förvärvade Whole Foods och genomförde prissänkningar i alla butiker. Genom att använda sina geofences för Whole Foods-butiker över hela landet, såväl som för Costco, Trader Joe's, Groddar, Mål, Kroger, Walmart, och flera andra närliggande butiker, Thasos tittade på platsdata från tiotals miljoner shoppare för att mäta kundtillväxt, avhopp från konkurrenter, körtider, och demografi som inkomstnivå (fastställd genom folkräkningsdata).

Resultat visade att den totala fottrafiken för Whole Foods-butikerna ökade med 17 procent under prissänkningsveckan; det bromsade in till 4 procent i slutet av tre veckor men förblev högt över siffrorna före förvärvet. Nya kunder kom främst från Walmart (24 procent), Kroger (16 procent), och Costco (15 procent). Eftersom all data är anonym, Thasos fastställde endast typer av shoppare som hoppade av – till exempel, 24 procent av Walmarts stamkunder började dyka upp på Whole Foods under treveckorsperioden.

Intressant, Pan säger, det var de konkurrerande butikernas rikaste kunder som tenderade att hoppa av till Whole Foods, ett resultat som stred mot Amazons mål att attrahera en bredare kundbas. "Vi visade att strategin att sänka kostnaderna inte lockade kunder med lägre och medelinkomst, "Pan säger, lägga till, "För företag, den typen av insikt är nyckeln till att forma beslut."

I en annan ny fallstudie, Thasos tittade på fastighetsinvesteringsfonder (REITs), företag som äger och driver kommersiella fastigheter, som gallerior. För att mäta deras fastigheters värde, REITs räknar vanligtvis fottrafiken manuellt vid ett urval av gallerior och uppskattar prestanda för alla fastigheter i landet. Baserat på sådana uppskattningar, ägare hade verkat antyda att den rikstäckande gångtrafiken ökade till deras gallerior och flera exklusiva ankarbutiker, som Macy's eller Nordstrom, såväl som i lägre ankarbutiker, som JCPenney och Sears.

Thasos, dock, bestämt på annat sätt. Deras data indikerade minskande kvartalstrender för fottrafik – vilket tyder på en minskning av den totala försäljningen – under 2017 med cirka 5 till 6 procent i alla ankarbutiker. (Resultaten verifierades senare av transaktions- och försäljningsregister från butikerna när ägarna rapporterade intäkter.) Överraskande nog, High-end ankarvaruhus underpresterade med cirka 3 procent jämfört med lågprisvaruhus. Och gallerior med livsmedelsbutiker lockade cirka 5 procent fler människor än de utan.

Sådana insikter kan hjälpa REIT att hitta sätt att locka fler besökare, som att investera i mer lågprisvaruhus eller livsmedelsbutiker, Pan säger:"Att ha denna information förändrar ditt sätt att tänka på värdet på fastigheten."

Att gifta sig med data och ekonomi

År 2009, Pan gick med i Media Lab för att studera under Pentland, Toshiba-professorn i mediekonst och -vetenskap och en pionjär inom beteendevetenskaplig datavetenskap. Där, han blev intresserad av att förena sin bakgrund inom datavetenskap med sitt intresse för ekonomi.

Tanken var att använda data för att mäta komponenter i världsekonomin, men han visste inte vilken typ av data han skulle använda. I dag, undersökningar används vanligtvis för sådan samhällsvetenskaplig och marknadsundersökning – en typ av sannolikhetsurval som har sitt ursprung på 1930-talet. "Industrien använder fortfarande teknik som utvecklades under den stora depressionen, " säger Pan.

Medan det hände, smartphones var på uppgång. "Alla hade en smartphone - och telefonen vet alltid var du är, " säger Pan. "Från en ekonomisk synvinkel, du konsumerar i princip, vilar, eller arbetar. Jag insåg att platsdata var den bästa vinkeln för att mäta dessa mätvärden."

Pan sökte också vägledning från Andrew Lo, Charles E. och Susan T. Harris professor och chef för Laboratory for Financial Engineering vid MIT Sloan School of Management, som är känd för att använda datavetenskap för att studera finansmarknader. "Media Lab är så tvärvetenskapligt, du förväntas tänka över olika avdelningar, " säger Pan. "Du kan alltid ta lektioner som hjälper dig att förstå ett område som du inte är formellt utbildad i att göra något som är banbrytande."

Flytta mellan Media Lab och MIT Sloan, Pan byggde en tidig version av Thasos-plattformen. Under 2011, han och Pentland, redan en serieentreprenör, tillsammans med Collins och Skibiski, lanserade Thasos från MIT, landar snabbt en hedgefondklient på 10 miljarder dollar i New York City, där startupen nu har sitt huvudkontor.

I dag, Thasos verkar främst i USA. Men startupen har som mål att expandera över hela världen, Pan säger, med ambitioner att bli en "global motor för ekonomiska insikter". Tanken är att skapa ett system som kan jämföra och kontrastera viktiga ekonomiska komponenter – som konsumentutgifter, fabriksproduktion, anställningstid, och turism – mellan länder.

"Varje land idag har sitt eget sätt att mäta ekonomisk verksamhet. Vi försöker bygga ett konsekvent system för att jämföra länder, för att ge en bättre bild av världsekonomin som helhet, " han säger.

Den här historien återpubliceras med tillstånd av MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), en populär webbplats som täcker nyheter om MIT-forskning, innovation och undervisning.