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Groundhog Technologies は、2001 年に設立された非公開企業で、米国マサチューセッツ州ケンブリッジに本社を置いています。MITメディアラボのスピンオフとして、[ 1 ] [ 2 ] 2000 年に MIT の 50,000 ドル起業家コンテストの準決勝進出者となり、翌年に法人化されました。[ 3 ] [ 4 ]同社は、2002 年 11 月に日本の大手企業とそのベンチャーキャピタル部門から最初の資金調達を受けました。丸紅、安田エンタープライズ開発、ジャパンアジア投資株式会社です。[ 5 ] [ 6 ] 2004 年に第 2 ラウンドの資金調達を受け、それ以来自立しています。[ 7 ] Groundhog Technologies Inc. の台湾のオペレーションセンターである Groundhog Inc. は、2022 年に上場しました。[ 8 ]
同社の製品は、モバイルオペレーターのネットワークにおける加入者の位置、体験の質、コンテキスト、ライフスタイルを分析する同社のモビリティインテリジェンスプラットフォーム[ 9 ]を基盤として構築されています。 [ 10 ]位置情報に関するインテリジェンスは、加入者の体験を向上させ[ 11 ] 、ジオマーケティングやジオターゲティングなどのアプリケーションを可能にするために活用されます。同社は、このプラットフォームを活用して、オペレーターが社内およびサードパーティの小売業者、広告主、広告ネットワークとのパートナーシップを通じて、広告およびデータ収益化の機会に対応できるようにしています。[ 12 ]
Groundhog Technologiesは、カオス理論と多次元モデリングに基づいたモビリティインテリジェンスプラットフォームを発表しました。カオス理論の応用により、加入者の移動と使用行動に関する同社の数学モデルが生まれました[ 13 ]。これは、モバイルオペレーターがユーザーの要求に応じてネットワークを最適化するなど、さまざまな用途に使用できます[ 14 ] 。
カオス理論によれば、一見ランダムまたはカオス的な信号も、位相空間で解析することで、その背後にあるパターンを明らかにすることができる。最も興味深いのは、カオス的な挙動が位相空間内のアトラクター付近でパターンを示す場合である。位相空間内のアトラクターに基づいて、異なる空間、時間、個人からのデータを用いて、モデリングや屋内位置情報特定を行うことができる。
また、位相空間の次元構造と特性により、マルチパスなどの原因による位置特定（三角測量や三辺測量などの手法に基づく）のバイアスを自然に中和できることもわかっています。つまり、各入力には何らかのバイアスがありますが、異なる次元や角度からの観測には異なるバイアスがあります。位相空間で多次元入力を組み合わせることで、大数の法則に基づいて、次元、時間、および個体を通じて異なるサンプルによるバイアスを平均化することができます。[ 15 ]