Búsquedas en línea
La habilidad Búsqueda representa la capacidad de un personaje de encontrar información en la malla.Tal información incluye cualquier tipo de datos digitalizados: texto, imágenes, vídeo, RX, capturas de sensor, datos en bruto, software, etc. Estos datos recabados de todo tipo de fuentes: blogs, archivos, bases de datos, directorios, redes sociales, redes Rep, servicios en línea, foros, salas de chat, cachés de torrent y sitios de malla de todo tipo. Las búsquedas son llevadas a cabo usando varios motores de búsqueda públicos y privados, tanto genéricos como especializados así como índices de datos e IA’s de búsqueda.
Búsqueda tiene además otros usos. Los hackers la usan cuando necesitan información específica en una red o dispositivo en el que han irrumpido. De igual forma, dado que inevitablemente todo el mundo usa e interactúa con la malla, la habilidad de Búsqueda es también una manera de identificar, seguir y/o conseguir información de personas mientras no hayan escondido su identidad, trabajen anónimamente o cubran sus ID con un velo de desinformación.
DESAFÍOS DE BÚSQUEDA
Debido a la abrumadora cantidad de datos disponible, encontrar lo que estás buscando puede parecer a veces una tarea dantesca.
Afortunadamente, la información está aceptablemente bien organizada, gracias al duro trabajo de las IA’s “araña”, que navegan por la mañña y actualizan constantemente los datos y los índices de búsqueda. De forma adicional, la información en la malla está etiquetada con semántica, lo que significa que se presenta con código que permite a una máquina entender el cotnexto de la misma así como lo haría un lector humano. Esto ayuda a las IA’s y el software de búsqueda a correlacionar datos más eficientemente. Por lo que encontrar información no es habitualmente tan difícil como entenderla. Encontrar información especializada, escondida o correlacionar datos de múltiples fuentes es habitualmente el auténtico desafío. Puede que un problema mayor sea la cantidad de datos incorrectos o desinformación en línea. Algunos datos simplemente están mal (los errores pasan) o desactualizada, pero la naturaleza de la malla implica que tales cosas pueden persistir durante años e incluso propagarse ampliamente mientras circulan sin una comprobación factual. Igualmente, dada la transparencia de la sociedad actual, algunas entidades se dedican activamente a extender la desinformación con tal de llenar la malla de suficientes falsedades para que la verdad quede escondida. Dos factores ayudan a combatir esto, siendo el primero que las mismas fuentes tienen sus propias puntuaciones de reputación por lo que las fuentes de poca confianza o desacreditadas pueden ser identificadas y puntuadas más bajo en los resultados de búsqueda. Segundo, muchos archivos se aprovechan del crowdsourcing (el aprovechamiento del poder colaborativo de los usuarios de la malla y sus musas por doquier) para verificar la integridad de los datos de manera que tales sitios sean dinámicos y autocorregidos.
BARRA LATERAL: CAPACIDADES DE BÚSQUEDA
La búsqueda en línea en Eclipse Phase no es lo mismo que simplemente googlear algo. A continuación hay cinco maneras en las que está vastamente mejorada:
Reconocimiento de patrones: la biometría y otras formas de reconocimiento de patrones son eficientes e inteligentes. Es posible no solamente ejecutar búsquedas de reconocimiento de imagen (en tiempo real, a través de todos los spimes disponibles e información captada por sensores), sino buscar por patrones tales como los andares, sonidos, colores, muestras de emoción, tráfico, movimientos de multitudes, etc. El análisis de comportamiento y la kinética incluso permiten búsquedas por sensor de personas que exhibin ciertos patrones de comportamiento, como remolonear rondar sospechosamente un lugar, nerviosismo o agitación.
Metadatos: la información y ficheros online llegan datos ocultos sobre su creación, alteración y acceso. Los metadatos de una foto, por ejemplo, toman nota de con qué aparato se tomó, quién la tomó, cuando y dónde además de quién accedió a ella en línea, aunque tales metadatos pueden ser fácilmente borrados o anonimizados.
Correlación de datos: La combinación de computación abundante, datos archivados y sensores públicos ubicuos permite extraer correlaciones intrigantes de los datos cotejados por minería. En el caos de una emergencia de hábtitat, tal como un ataque terrorista por ejemplo, el ID de todos los presentes en la zona puede ser escaneado, comparado con archivos de datos para separar a aquellos que tienen un historial de presencia en dicha zona en esa hora en particular de los restantes y contrastados contra bases de datos con historiales de sospechosos/criminales mientras se analizan sus acciones grabadas en busca de comportamiento inusual.
Traducción: la traducción en tiempo real de audio y vídeo está disponible a través de bots de traducción de código abierto (open source o código libre que todo el mundo puede corregir).
Predicciones: un porcentaje significativo de lo que la gente hace cualquier día en respuesta a ciertas situaciones, es conforme a rutinas, habilitando una fácil predicción del comportamiento. Las Musas se aprovechan de esto para anticipar las necesidades y proveer cualquier cosa que se desee en el momento apropiado y el contexto apropiado. La misma lógica se aplica a las acciones de grupos de gente, tales como la economía o el discurso social, haciendo de las predicciones del mercado un gran negocio en el sistema interior.
MANEJAR LAS BÚSQUEDAS
La búsqueda online es a menudo un elemento crucial de los escenarios de Eclipse Phase cuando los personajes acuden a la malla para buscar trasfondos y descubrir pistas. Las siguientes sugerencias presentan un método de manejar las búsquedas que no confía sólo en las tiradas de dados y se integra con el flujo de la trama.
Primero, la información común e incosecuente debería estar inmediatamente disponible sin que requiera una tirada en absoluto. La mayoría de los personajes confían en sus musas para manejar por ellos las búsquedas, dándoles los resultados mientras el personaje se centra en otras cosas.
Para las búsquedas son más detalladas, difíciles o importantes para la trama, se debería realizar una Prueba de Búsqueda (realizada bien por el personaje o por la musa). Esta prueba indica el proceso de buscar enlaces y/o acumular todos los datos que pueden ser en realidad relevantes para el tópico de búsqueda. Se debería ajustar la prueba en función de lo obscuro del tema a bucar, variando desde +30 para información común y temas públicos hasta -30 para inteligencia y temas inusuales u oscuros. Esta búsqueda inicial tiene un período de tiempo de un minuto. Si resulta exitosa, devuelve datos suficientes para darle al personaje una visión básica del tema, puede que con detalles superficiales. El DJ debería el MdE para determinar la profundidad de los datos provistos por esta excursión inicial, con un Éxito Excelente fuente de detalles adicionales. De manera similar un Fracaso Severo (MdF 30+) puede resultar en datos que hagan que el personaje trabaje con información incorrecta o directamente malintencionada.
El siguiente paso no es tanto acumular enlaces y datos como analizarlos y entender la información adquirida. Esto requiere otra Prueba de Búsqueda, de nuevo modificada en función de lo oscuro o raro del tema. Si el DJ lo permite, se pueden aplicar habilidades complementarias a esta prueba, aportando modificadores de bonificación (pej.: saber de Académica: Química puede ayudar en la búsqueda de los efectos de una extraña droga). Las musas también hacen esto, aunque sus habilidades son típicamente inferores. Como en el caso anterior, el éxito determina la calidad y profundidad del análisis, con un Éxito Excelente otorgando una historia completa y problemas potenciales relacionados y un Fallo Severo conllevando asunciones totalmente incorrectas. El tiempo dedicado a esta fase de la búsqueda depende en gran medida de dos factores: la cantidad de datos a analizar y la importancia del argumento. Los DJ’s necesitan sopesar cuidadosamente la distribución de pistas e información de inteligencia a los jugadores. Si se les dá demasiada y muy pronto, reventarán la trama. Si no se les da bastante, pueden frustrarse o perseguir pistas falsas. El timing lo es todo (información apropiada en el momento apropiado).
BÚSQUEDAS EN TIEMPO REAL
Los personajes pueden poner en marcha escaneos de malla que les alerten si sale a la luz, se actualiza o cambia cualquier información relevante. Esto es una tarea normalmente asignada a las musas de manera continua. Cada vez que tales datos aparecen, el DJ hace en secreto una Prueba de Búsqueda, modificada por lo oscuro o raro del tema. Si tiene éxito, la actualización es detectada. Si no, pasa desapercibida, aunque el DJ puede permitir otra Prueba si el tema alcanza un rango más amplio de circulación o interés.
DATOS ESCONDIDOS
Es importante recorder que no todo puede ser encontrado en línea. Algunos datos pueden ser adquiridos únicamente (o más fácilmente) preguntándole a la gente apropiada. La información que se considera privada, secreta o propietaria, estará seguramente bien guardada tras firewalls VPN, en redes cableadas fuera de la malla o en archivos comerciales privados. Esto requiere que el personaje consiga acceso a tales redes con tal de conseguir los datos que necesita (asumiendo que al menos sabe dónde mirar).
Vale la pena destacar que algunas entidades envían IA’s a la malla con la intención de encontrar y borrar datos que preferirían ocultar, incluso si esto requiere hackear sistemas para alterar dicha información.
Búsqueda tiene además otros usos. Los hackers la usan cuando necesitan información específica en una red o dispositivo en el que han irrumpido. De igual forma, dado que inevitablemente todo el mundo usa e interactúa con la malla, la habilidad de Búsqueda es también una manera de identificar, seguir y/o conseguir información de personas mientras no hayan escondido su identidad, trabajen anónimamente o cubran sus ID con un velo de desinformación.
DESAFÍOS DE BÚSQUEDA
Debido a la abrumadora cantidad de datos disponible, encontrar lo que estás buscando puede parecer a veces una tarea dantesca.
Afortunadamente, la información está aceptablemente bien organizada, gracias al duro trabajo de las IA’s “araña”, que navegan por la mañña y actualizan constantemente los datos y los índices de búsqueda. De forma adicional, la información en la malla está etiquetada con semántica, lo que significa que se presenta con código que permite a una máquina entender el cotnexto de la misma así como lo haría un lector humano. Esto ayuda a las IA’s y el software de búsqueda a correlacionar datos más eficientemente. Por lo que encontrar información no es habitualmente tan difícil como entenderla. Encontrar información especializada, escondida o correlacionar datos de múltiples fuentes es habitualmente el auténtico desafío. Puede que un problema mayor sea la cantidad de datos incorrectos o desinformación en línea. Algunos datos simplemente están mal (los errores pasan) o desactualizada, pero la naturaleza de la malla implica que tales cosas pueden persistir durante años e incluso propagarse ampliamente mientras circulan sin una comprobación factual. Igualmente, dada la transparencia de la sociedad actual, algunas entidades se dedican activamente a extender la desinformación con tal de llenar la malla de suficientes falsedades para que la verdad quede escondida. Dos factores ayudan a combatir esto, siendo el primero que las mismas fuentes tienen sus propias puntuaciones de reputación por lo que las fuentes de poca confianza o desacreditadas pueden ser identificadas y puntuadas más bajo en los resultados de búsqueda. Segundo, muchos archivos se aprovechan del crowdsourcing (el aprovechamiento del poder colaborativo de los usuarios de la malla y sus musas por doquier) para verificar la integridad de los datos de manera que tales sitios sean dinámicos y autocorregidos.
BARRA LATERAL: CAPACIDADES DE BÚSQUEDA
La búsqueda en línea en Eclipse Phase no es lo mismo que simplemente googlear algo. A continuación hay cinco maneras en las que está vastamente mejorada:
Reconocimiento de patrones: la biometría y otras formas de reconocimiento de patrones son eficientes e inteligentes. Es posible no solamente ejecutar búsquedas de reconocimiento de imagen (en tiempo real, a través de todos los spimes disponibles e información captada por sensores), sino buscar por patrones tales como los andares, sonidos, colores, muestras de emoción, tráfico, movimientos de multitudes, etc. El análisis de comportamiento y la kinética incluso permiten búsquedas por sensor de personas que exhibin ciertos patrones de comportamiento, como remolonear rondar sospechosamente un lugar, nerviosismo o agitación.
Metadatos: la información y ficheros online llegan datos ocultos sobre su creación, alteración y acceso. Los metadatos de una foto, por ejemplo, toman nota de con qué aparato se tomó, quién la tomó, cuando y dónde además de quién accedió a ella en línea, aunque tales metadatos pueden ser fácilmente borrados o anonimizados.
Correlación de datos: La combinación de computación abundante, datos archivados y sensores públicos ubicuos permite extraer correlaciones intrigantes de los datos cotejados por minería. En el caos de una emergencia de hábtitat, tal como un ataque terrorista por ejemplo, el ID de todos los presentes en la zona puede ser escaneado, comparado con archivos de datos para separar a aquellos que tienen un historial de presencia en dicha zona en esa hora en particular de los restantes y contrastados contra bases de datos con historiales de sospechosos/criminales mientras se analizan sus acciones grabadas en busca de comportamiento inusual.
Traducción: la traducción en tiempo real de audio y vídeo está disponible a través de bots de traducción de código abierto (open source o código libre que todo el mundo puede corregir).
Predicciones: un porcentaje significativo de lo que la gente hace cualquier día en respuesta a ciertas situaciones, es conforme a rutinas, habilitando una fácil predicción del comportamiento. Las Musas se aprovechan de esto para anticipar las necesidades y proveer cualquier cosa que se desee en el momento apropiado y el contexto apropiado. La misma lógica se aplica a las acciones de grupos de gente, tales como la economía o el discurso social, haciendo de las predicciones del mercado un gran negocio en el sistema interior.
MANEJAR LAS BÚSQUEDAS
La búsqueda online es a menudo un elemento crucial de los escenarios de Eclipse Phase cuando los personajes acuden a la malla para buscar trasfondos y descubrir pistas. Las siguientes sugerencias presentan un método de manejar las búsquedas que no confía sólo en las tiradas de dados y se integra con el flujo de la trama.
Primero, la información común e incosecuente debería estar inmediatamente disponible sin que requiera una tirada en absoluto. La mayoría de los personajes confían en sus musas para manejar por ellos las búsquedas, dándoles los resultados mientras el personaje se centra en otras cosas.
Para las búsquedas son más detalladas, difíciles o importantes para la trama, se debería realizar una Prueba de Búsqueda (realizada bien por el personaje o por la musa). Esta prueba indica el proceso de buscar enlaces y/o acumular todos los datos que pueden ser en realidad relevantes para el tópico de búsqueda. Se debería ajustar la prueba en función de lo obscuro del tema a bucar, variando desde +30 para información común y temas públicos hasta -30 para inteligencia y temas inusuales u oscuros. Esta búsqueda inicial tiene un período de tiempo de un minuto. Si resulta exitosa, devuelve datos suficientes para darle al personaje una visión básica del tema, puede que con detalles superficiales. El DJ debería el MdE para determinar la profundidad de los datos provistos por esta excursión inicial, con un Éxito Excelente fuente de detalles adicionales. De manera similar un Fracaso Severo (MdF 30+) puede resultar en datos que hagan que el personaje trabaje con información incorrecta o directamente malintencionada.
El siguiente paso no es tanto acumular enlaces y datos como analizarlos y entender la información adquirida. Esto requiere otra Prueba de Búsqueda, de nuevo modificada en función de lo oscuro o raro del tema. Si el DJ lo permite, se pueden aplicar habilidades complementarias a esta prueba, aportando modificadores de bonificación (pej.: saber de Académica: Química puede ayudar en la búsqueda de los efectos de una extraña droga). Las musas también hacen esto, aunque sus habilidades son típicamente inferores. Como en el caso anterior, el éxito determina la calidad y profundidad del análisis, con un Éxito Excelente otorgando una historia completa y problemas potenciales relacionados y un Fallo Severo conllevando asunciones totalmente incorrectas. El tiempo dedicado a esta fase de la búsqueda depende en gran medida de dos factores: la cantidad de datos a analizar y la importancia del argumento. Los DJ’s necesitan sopesar cuidadosamente la distribución de pistas e información de inteligencia a los jugadores. Si se les dá demasiada y muy pronto, reventarán la trama. Si no se les da bastante, pueden frustrarse o perseguir pistas falsas. El timing lo es todo (información apropiada en el momento apropiado).
BÚSQUEDAS EN TIEMPO REAL
Los personajes pueden poner en marcha escaneos de malla que les alerten si sale a la luz, se actualiza o cambia cualquier información relevante. Esto es una tarea normalmente asignada a las musas de manera continua. Cada vez que tales datos aparecen, el DJ hace en secreto una Prueba de Búsqueda, modificada por lo oscuro o raro del tema. Si tiene éxito, la actualización es detectada. Si no, pasa desapercibida, aunque el DJ puede permitir otra Prueba si el tema alcanza un rango más amplio de circulación o interés.
DATOS ESCONDIDOS
Es importante recorder que no todo puede ser encontrado en línea. Algunos datos pueden ser adquiridos únicamente (o más fácilmente) preguntándole a la gente apropiada. La información que se considera privada, secreta o propietaria, estará seguramente bien guardada tras firewalls VPN, en redes cableadas fuera de la malla o en archivos comerciales privados. Esto requiere que el personaje consiga acceso a tales redes con tal de conseguir los datos que necesita (asumiendo que al menos sabe dónde mirar).
Vale la pena destacar que algunas entidades envían IA’s a la malla con la intención de encontrar y borrar datos que preferirían ocultar, incluso si esto requiere hackear sistemas para alterar dicha información.