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Mercados de predicción 
para utilizar la inteligencia 
colectiva en las ciudades. 
Paco Prieto 
Campus Party 
Ecuador, Septiembre de 2014
1 
Nos presentamos
2 
La importancia de los datos
La explosión de los datos 
El estudio apunta que hoy existen unos 14.000 millones de 
dispositivos conectados a Internet y los datos generados se 
duplican cada dos años, por lo que ya en 2020 se habrá 
multiplicado por diez. 
Solo en los últimos dos años la información generada a 
nivel mundial ha sido el equivalente a la de los 2.000 años 
anteriores 
Fuente: 
h)p://es.slideshare.net/carlosiglesiasmoro/el-­‐negocio-­‐de-­‐los-­‐datos-­‐open-­‐data-­‐big-­‐data-­‐linked-­‐data-­‐broad-­‐data
La explosión de los datos 
Al inicio de la próxima década el 35% de los datos generados en 
el mundo tendrán la consideración de "útiles". 
En la actualidad solo al 5% de la información se le da un valor 
añadido, mientras que es útil el 22%.
Los datos en las organizaciones 
20% del tiempo de trabajo de los funcionarios se invierte en buscar datos. 
40% tasa de crecimiento anual del volumen de datos. 
61% de los ejecutivos quieren acceso más rápido a datos. 
80% de las decisiones se toman en base a los datos. 
80% información empresarial está desestructurada. 
90% de los datos creados en toda la historia se produjeron en el último año. 
Informes 
de 
Gartner, 
Capgemini 
y 
Avande.
3 
La dificultad de aprovechar los 
datos de los que disponemos
Big data 
Los estudios nos dicen que la información gestionada por las empresas se duplica 
cada dos años. 
Según IBM 
Se generan más de 2.5 quintillones de bytes al día, 
hasta el punto de que el 90% de los datos del 
mundo han sido creados durante los últimos dos 
años 
Según Eric Schmidt (ex CEO de Google) 
Entre el nacimiento del mundo y el año 2003, 
hubo cinco exabytes de información creada. 
Actualmente creamos cinco exabytes cada dos 
días
Big data 
Un hecho objetivo 
§ Disponemos de mucha información a nuestro alrededor 
Dos problemas 
§ El 80% de las decisiones se toman con tan sólo el 10% de la información 
disponible. 
§ Los datos carecen de estructura, no son comparables y no somos capaces 
de agruparlos de manera lógica y ver sus relaciones. 
Según IBM Según Teradata 
Consultando a directores de empresas 
medianas, el 83% de los encuestados 
considera que la analítica de datos y la 
inteligencia de negocio son el área más 
importante de inversión en los próximos años. 
Las empresas se han dado cuenta que la 
única manera de obtener ventajas 
competitivas es teniendo capacidad para 
procesar su principal activo, que es la 
información que la propia empresa genera.
Big data 
El Objetivo del Business Intelligence es dar la información que necesitan, en el 
momento en el que la necesitan y de la forma adecuada a las personas que han de 
tomar las decisiones 
Decidir supone escoger la mejor alternativa de entre las 
posibles, por lo que resulta imprescindible conocer todas 
las alternativas, disponer de la mejor información posible 
sobre cada una de ellas y sus consecuencias respecto a 
nuestro objetivo. 
La información es, por tanto, la materia prima, el 
input de la decisión, y una vez t ratada 
adecuadamente dentro del proceso de la toma de 
decisión, se obtiene como consecuencia el output o 
acción a ejecutar.
Ejemplos 
En medicina 
• Los médicos comienzan a personalizar la atención médica partiendo del análisis de 
los datos clínicos. 
• Individualizan los protocolos de los tratamientos para entender los factores de 
riesgo que causan reingresos de pacientes en los hospitales y así intervenir con 
cuidados especializados para evitar esas recaídas. 
En la industria cinematrográfica 
• Twentieth Century Fox usa Business Intelligence para filtrar por zonas postales y 
predecir que actores, argumentos y filmes serán populares en cada vecindario. 
• Además crea diferentes "traliers" para que sean percibidos de diferente forma por 
diversos tipos de audiencias y lograr así a maximizar las ventas. 
• La compañía tiene ahorros de aproximadamente 100 millones de dólares al año.
4 
Los mercados de predicción 
como solución
Escenario 
• Vivimos obsesionados con los datos, con explotarlos, sacarles valor. 
• Las series históricas ayuden a nuestra organización a optimizar sus procesos 
de trabajo. 
• Desarrollamos herramientas, compramos licencias de enormes softwares a 
los que no somos capaces de sacarles rendimiento 
• Contratamos expertos para que nos ayuden en la toma de decisiones.
Jugar para agregar datos 
En ese contexto hemos pensado, ¿y si desarrollamos un juego que, de forma 
muy sencilla, agregue información y nos permita predecir eventos futuros? 
La respuesta la hemos encontrado en los mercados de predicciones. 
Agregando correctamente mucha información dispersa y heterogénea 
conseguimos una predicción de alta calidad.
El origen 
El concepto nace realmente en el año 1906, de la mano de Francis Galton, uno de los estadísticos 
más importantes de la historia a quien se le atribuye conceptos tales como la correlación o la 
regresión a la media, hizo el descubrimiento de “sabiduría de las masas” (wisdom of the crowds). 
La anécdota se conoce hoy como “el buey de Galton” y comienza en una 
feria de ganado en Plymouth, donde le llamó la atención una competición 
sobre el peso de un buey. El objetivo era adivinar el peso de la pieza una vez 
descuartizada y preparada. Cerca de 800 personas participaron, escribiendo 
su predicción en un ticket de papel. El ganador se llevaría un premio. Galton 
recopiló todos los datos, y los analizó estadísticamente. Descubrió que la 
estimación media de todos los participantes estaba sorprendentemente 
cerca del peso real del buey (1.198 libras). En concreto se desviaba sólo por 1 
libra. Esta estimación no sólo era mejor que la del ganador individual de la 
competición, sino que era mejor que las cifras que muchos expertos habían 
dado.
Acertar el número de 
caramelos en un bote 
Los grupos de personas pueden no ser idiotas aunque 
todos sus miembros sí lo sean. 
Lo que quiero decir (de forma un poco exagerada 
y políticamente incorrecta) es que los grupos de 
gente pueden comportarse de forma más 
“inteligente” que el más capacitado de sus miembros.
5 
Las grandes usan mercados de 
predicción
Ejemplos mercados privados 
• Hewlett-Packard fue pionera en la predicción de ventas y ahora usa los mercados 
de predicciones en varias unidades de negocio. Se menciona en publicaciones 
académicas de los laboratorios de HP. 
• Intel lo mencionó en la Revista de Negocios de Harvard (Harvard Business Review), 
en Abril del 2003, en relación con la gestión de la capacidad productiva. 
• Microsoft dirige mercados de predicciones internos. 
• El Proyecto Destino (Project Destiny) de France Telecom lleva en uso desde 
mediados del 2004, con un comportamiento predictivo muy exitoso. 
• Google ha confirmado en su blog oficial que usa un mercado predictivo interno 
• El Wall Street Journal informó (Junio del 2006) que GE usa programas de mercados 
de predicciones de Consensus Point para generar nuevas ideas de negocio.
Ejemplos mercados en internet 
Predicciones con intercambio de dinero ficticio: 
• Foresight Exchange Canadá 
• Bolsa de Predicciones Colombia 
• Inkling U.S.A. 
• VoyPorEsa VENEZUELA. 
• Hollywood Stock Exchange U.S.A. 
Predicciones con intercambio de dinero real: 
• Intrade - Irlanda, U.E. 
• Iowa Electronic Markets - U.S.A. 
• HedgeStreet - U.S.A. (regulado por la CFTC)
6 
Sobre Futura Markets 
futuramarkets.com
¿qué 
es 
Futura 
Markets? 
Futura 
Markets 
es 
una 
comunidad 
de 
mercados 
de 
predicción, 
donde 
competirás 
con 
otros 
usuarios 
por 
ser 
el 
mejor 
predictor 
de 
eventos 
futuros. 
¿Cómo 
lo 
haces? 
Igual 
que 
un 
Corredor 
de 
Bolsa. 
Elige 
un 
evento 
de 
nuestra 
selección, 
realiza 
tu 
predicción 
sobre 
su 
ocurrencia 
(compra 
acciones 
de 
Sí 
o 
NO 
sucederá) 
y 
comienza 
a 
cotizar 
en 
nuestra 
bolsa 
de 
eventos. 
No 
tendrás 
que 
invertir 
tu 
propio 
dinero, 
¡tenemos 
nuestra 
moneda 
virtual!
¿qué 
es 
Futura 
Markets? 
Futura 
Markets 
te 
ofrece 
la 
oportunidad 
de 
convertirte 
en 
el 
mejor 
inversor, 
construye 
la 
mejor 
cartera 
de 
predicciones 
posible, 
mide 
tu 
rentabilidad, 
y 
compite 
con 
el 
resto 
de 
usuarios 
en 
los 
ránkings 
para 
averiguar 
quienes 
son 
los 
auténticos 
expertos. 
Futura 
Markets 
se 
está 
consolidando 
como 
una 
plataforma 
online 
para 
la 
predicción 
de 
todo 
tipo 
de 
eventos 
-­‐economía, 
política, 
tecnología, 
y 
actualidad-­‐ 
capaz 
de 
batir 
las 
predicciones 
de 
los 
expertos 
y 
los 
resultados 
de 
las 
encuestas.
¿quién 
está 
detrás? 
Futura Markets nace como idea en el seno del Think Tank de economía sintetia.com. 
Para el lanzamiento del proyecto, sintetia.com se une con Talento Corporativo para el 
desarrollo tecnológico y con Menéame para la dinamización y desarrollo del proyecto 
en el mundo de Internet.
fm 
es 
los 
medios
fm 
es 
los 
medios 
Expansión 
Fundación 
Príncipe 
de 
Gerona 
Hemerotek 
Loogic 
LaInformación.com 
El 
Comercio 
ElConfidencial 
OndaCero 
Alternativas 
Económicas 
ActiBva 
El 
Blog 
Salmón 
El 
Huffington 
Post 
Contamos 
con 
3 
entrevistas 
concedidas 
para 
Sintetia: 
Jared 
Heyman 
(Sillicon 
Valley, 
CEO 
de 
CrowdMed), 
Philip 
Tetlock 
(Univ 
Pennsilvania, 
The 
Good 
Judgement 
Project) 
y 
Robin 
Hanson 
(SciCast, 
Consensus 
Point, 
Univ 
George 
Mason).
lanzamiento 
de 
verticales 
En 
Febrero 
entramos 
en 
contacto 
con 
Entradas.com, 
el 
mayor 
e-­‐commerce 
de 
ocio 
en 
España, 
con 
quien 
montamos 
www.prediccionesdecine.com, 
un 
mercado 
de 
predicciones 
para 
acertar 
los 
Oscar. 
Este 
primer 
portal 
vertical 
que 
lanzamos 
ha 
tenido 
más 
de 
1.200 
predictores 
dados 
de 
alta 
en 
15 
días 
y 
ha 
generado 
resultados 
muy 
interesantes.
lanzamiento 
de 
verticales
algunos 
contratos 
resueltos
algunos 
datos 
Usuarios 
totales 
2.553 
Páginas 
vistas 
Marzo 
141.826 
Tiempo 
medio 
visita 
8 
min 
32 
seg 
Contratos 
publicados 
173
7 
Los mercados de predicción y 
las smart cities
Ciudades 
Inteligentes 
• Políticos Inteligentes 
• Ciudadanía Inteligentes 
• Generar espacio para: 
Conversar 
Participar 
Opinar
• Toda acción lleva una predicción implícita. 
• Hacemos algo porque creemos (predecimos) 
que pasará algo. 
• Esto es clave para valorar la importancia de tener buenas 
predicciones.
¿Se 
imaginan 
un 
mercado 
de 
predicción 
sobre 
los 
eventos 
que 
están 
desarrollándose 
en 
la 
ciudad?
Un 
mercado 
de 
predicciones 
de 
Quito 
Podrían generarse eventos como: 
• ¿Finalizará la construcción del metro en 2017? 
• ¿Se reducirá el número de atropellos a peatones?
Un 
mercado 
de 
predicciones 
de 
Quito 
Podrían generarse eventos como: 
• ¿Ganará La Liga la Copa Pilsener? 
• ¿Impactará económicamente el traslado de 
Presidencia en la economía del centro histórico? 
• ¿Será Quito una de las 7 Ciudades Maravilla del 
Mundo?
• Mapa 
de 
predicciones 
de 
la 
ciudad. 
• Proceso 
de 
Gamificación. 
• Reconocimiento 
a 
los 
ciudadanos 
que 
mejor 
predicen. 
• Trackear 
la 
procedencia 
de 
las 
predicciones. 
• Evaluar 
impacto 
de 
noticias 
o 
hechos 
concretos. 
• Escucha 
activa 
Inputs para la ciudad:
Es 
un 
modo 
“colectivo” 
de 
narrar 
lo 
que 
ocurre 
en 
la 
ciudad. 
Gestionar 
una 
ciudad 
no 
es 
fácil: 
multivariables. 
Otra 
forma 
de 
escuchar.
¿Interesados 
en 
generar 
el 
primer 
mercado 
de 
predicción 
para 
una 
ciudad? 
Hablemos…
Gracias 
Paco Prieto 
paco@talentocorporativo.com 
Teléfono: 686 976 058 
Twitter: @servilleta www.pacoprieto.com 
902 500 337 · talentocorporativo.com

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Mercados de predicción para utilizar la inteligencia colectiva en las ciudades

  • 1. Mercados de predicción para utilizar la inteligencia colectiva en las ciudades. Paco Prieto Campus Party Ecuador, Septiembre de 2014
  • 3.
  • 4. 2 La importancia de los datos
  • 5. La explosión de los datos El estudio apunta que hoy existen unos 14.000 millones de dispositivos conectados a Internet y los datos generados se duplican cada dos años, por lo que ya en 2020 se habrá multiplicado por diez. Solo en los últimos dos años la información generada a nivel mundial ha sido el equivalente a la de los 2.000 años anteriores Fuente: h)p://es.slideshare.net/carlosiglesiasmoro/el-­‐negocio-­‐de-­‐los-­‐datos-­‐open-­‐data-­‐big-­‐data-­‐linked-­‐data-­‐broad-­‐data
  • 6. La explosión de los datos Al inicio de la próxima década el 35% de los datos generados en el mundo tendrán la consideración de "útiles". En la actualidad solo al 5% de la información se le da un valor añadido, mientras que es útil el 22%.
  • 7.
  • 8. Los datos en las organizaciones 20% del tiempo de trabajo de los funcionarios se invierte en buscar datos. 40% tasa de crecimiento anual del volumen de datos. 61% de los ejecutivos quieren acceso más rápido a datos. 80% de las decisiones se toman en base a los datos. 80% información empresarial está desestructurada. 90% de los datos creados en toda la historia se produjeron en el último año. Informes de Gartner, Capgemini y Avande.
  • 9. 3 La dificultad de aprovechar los datos de los que disponemos
  • 10. Big data Los estudios nos dicen que la información gestionada por las empresas se duplica cada dos años. Según IBM Se generan más de 2.5 quintillones de bytes al día, hasta el punto de que el 90% de los datos del mundo han sido creados durante los últimos dos años Según Eric Schmidt (ex CEO de Google) Entre el nacimiento del mundo y el año 2003, hubo cinco exabytes de información creada. Actualmente creamos cinco exabytes cada dos días
  • 11. Big data Un hecho objetivo § Disponemos de mucha información a nuestro alrededor Dos problemas § El 80% de las decisiones se toman con tan sólo el 10% de la información disponible. § Los datos carecen de estructura, no son comparables y no somos capaces de agruparlos de manera lógica y ver sus relaciones. Según IBM Según Teradata Consultando a directores de empresas medianas, el 83% de los encuestados considera que la analítica de datos y la inteligencia de negocio son el área más importante de inversión en los próximos años. Las empresas se han dado cuenta que la única manera de obtener ventajas competitivas es teniendo capacidad para procesar su principal activo, que es la información que la propia empresa genera.
  • 12. Big data El Objetivo del Business Intelligence es dar la información que necesitan, en el momento en el que la necesitan y de la forma adecuada a las personas que han de tomar las decisiones Decidir supone escoger la mejor alternativa de entre las posibles, por lo que resulta imprescindible conocer todas las alternativas, disponer de la mejor información posible sobre cada una de ellas y sus consecuencias respecto a nuestro objetivo. La información es, por tanto, la materia prima, el input de la decisión, y una vez t ratada adecuadamente dentro del proceso de la toma de decisión, se obtiene como consecuencia el output o acción a ejecutar.
  • 13. Ejemplos En medicina • Los médicos comienzan a personalizar la atención médica partiendo del análisis de los datos clínicos. • Individualizan los protocolos de los tratamientos para entender los factores de riesgo que causan reingresos de pacientes en los hospitales y así intervenir con cuidados especializados para evitar esas recaídas. En la industria cinematrográfica • Twentieth Century Fox usa Business Intelligence para filtrar por zonas postales y predecir que actores, argumentos y filmes serán populares en cada vecindario. • Además crea diferentes "traliers" para que sean percibidos de diferente forma por diversos tipos de audiencias y lograr así a maximizar las ventas. • La compañía tiene ahorros de aproximadamente 100 millones de dólares al año.
  • 14. 4 Los mercados de predicción como solución
  • 15. Escenario • Vivimos obsesionados con los datos, con explotarlos, sacarles valor. • Las series históricas ayuden a nuestra organización a optimizar sus procesos de trabajo. • Desarrollamos herramientas, compramos licencias de enormes softwares a los que no somos capaces de sacarles rendimiento • Contratamos expertos para que nos ayuden en la toma de decisiones.
  • 16. Jugar para agregar datos En ese contexto hemos pensado, ¿y si desarrollamos un juego que, de forma muy sencilla, agregue información y nos permita predecir eventos futuros? La respuesta la hemos encontrado en los mercados de predicciones. Agregando correctamente mucha información dispersa y heterogénea conseguimos una predicción de alta calidad.
  • 17. El origen El concepto nace realmente en el año 1906, de la mano de Francis Galton, uno de los estadísticos más importantes de la historia a quien se le atribuye conceptos tales como la correlación o la regresión a la media, hizo el descubrimiento de “sabiduría de las masas” (wisdom of the crowds). La anécdota se conoce hoy como “el buey de Galton” y comienza en una feria de ganado en Plymouth, donde le llamó la atención una competición sobre el peso de un buey. El objetivo era adivinar el peso de la pieza una vez descuartizada y preparada. Cerca de 800 personas participaron, escribiendo su predicción en un ticket de papel. El ganador se llevaría un premio. Galton recopiló todos los datos, y los analizó estadísticamente. Descubrió que la estimación media de todos los participantes estaba sorprendentemente cerca del peso real del buey (1.198 libras). En concreto se desviaba sólo por 1 libra. Esta estimación no sólo era mejor que la del ganador individual de la competición, sino que era mejor que las cifras que muchos expertos habían dado.
  • 18. Acertar el número de caramelos en un bote Los grupos de personas pueden no ser idiotas aunque todos sus miembros sí lo sean. Lo que quiero decir (de forma un poco exagerada y políticamente incorrecta) es que los grupos de gente pueden comportarse de forma más “inteligente” que el más capacitado de sus miembros.
  • 19. 5 Las grandes usan mercados de predicción
  • 20. Ejemplos mercados privados • Hewlett-Packard fue pionera en la predicción de ventas y ahora usa los mercados de predicciones en varias unidades de negocio. Se menciona en publicaciones académicas de los laboratorios de HP. • Intel lo mencionó en la Revista de Negocios de Harvard (Harvard Business Review), en Abril del 2003, en relación con la gestión de la capacidad productiva. • Microsoft dirige mercados de predicciones internos. • El Proyecto Destino (Project Destiny) de France Telecom lleva en uso desde mediados del 2004, con un comportamiento predictivo muy exitoso. • Google ha confirmado en su blog oficial que usa un mercado predictivo interno • El Wall Street Journal informó (Junio del 2006) que GE usa programas de mercados de predicciones de Consensus Point para generar nuevas ideas de negocio.
  • 21. Ejemplos mercados en internet Predicciones con intercambio de dinero ficticio: • Foresight Exchange Canadá • Bolsa de Predicciones Colombia • Inkling U.S.A. • VoyPorEsa VENEZUELA. • Hollywood Stock Exchange U.S.A. Predicciones con intercambio de dinero real: • Intrade - Irlanda, U.E. • Iowa Electronic Markets - U.S.A. • HedgeStreet - U.S.A. (regulado por la CFTC)
  • 22. 6 Sobre Futura Markets futuramarkets.com
  • 23. ¿qué es Futura Markets? Futura Markets es una comunidad de mercados de predicción, donde competirás con otros usuarios por ser el mejor predictor de eventos futuros. ¿Cómo lo haces? Igual que un Corredor de Bolsa. Elige un evento de nuestra selección, realiza tu predicción sobre su ocurrencia (compra acciones de Sí o NO sucederá) y comienza a cotizar en nuestra bolsa de eventos. No tendrás que invertir tu propio dinero, ¡tenemos nuestra moneda virtual!
  • 24. ¿qué es Futura Markets? Futura Markets te ofrece la oportunidad de convertirte en el mejor inversor, construye la mejor cartera de predicciones posible, mide tu rentabilidad, y compite con el resto de usuarios en los ránkings para averiguar quienes son los auténticos expertos. Futura Markets se está consolidando como una plataforma online para la predicción de todo tipo de eventos -­‐economía, política, tecnología, y actualidad-­‐ capaz de batir las predicciones de los expertos y los resultados de las encuestas.
  • 25. ¿quién está detrás? Futura Markets nace como idea en el seno del Think Tank de economía sintetia.com. Para el lanzamiento del proyecto, sintetia.com se une con Talento Corporativo para el desarrollo tecnológico y con Menéame para la dinamización y desarrollo del proyecto en el mundo de Internet.
  • 26. fm es los medios
  • 27. fm es los medios Expansión Fundación Príncipe de Gerona Hemerotek Loogic LaInformación.com El Comercio ElConfidencial OndaCero Alternativas Económicas ActiBva El Blog Salmón El Huffington Post Contamos con 3 entrevistas concedidas para Sintetia: Jared Heyman (Sillicon Valley, CEO de CrowdMed), Philip Tetlock (Univ Pennsilvania, The Good Judgement Project) y Robin Hanson (SciCast, Consensus Point, Univ George Mason).
  • 28. lanzamiento de verticales En Febrero entramos en contacto con Entradas.com, el mayor e-­‐commerce de ocio en España, con quien montamos www.prediccionesdecine.com, un mercado de predicciones para acertar los Oscar. Este primer portal vertical que lanzamos ha tenido más de 1.200 predictores dados de alta en 15 días y ha generado resultados muy interesantes.
  • 31. algunos datos Usuarios totales 2.553 Páginas vistas Marzo 141.826 Tiempo medio visita 8 min 32 seg Contratos publicados 173
  • 32. 7 Los mercados de predicción y las smart cities
  • 33. Ciudades Inteligentes • Políticos Inteligentes • Ciudadanía Inteligentes • Generar espacio para: Conversar Participar Opinar
  • 34. • Toda acción lleva una predicción implícita. • Hacemos algo porque creemos (predecimos) que pasará algo. • Esto es clave para valorar la importancia de tener buenas predicciones.
  • 35. ¿Se imaginan un mercado de predicción sobre los eventos que están desarrollándose en la ciudad?
  • 36. Un mercado de predicciones de Quito Podrían generarse eventos como: • ¿Finalizará la construcción del metro en 2017? • ¿Se reducirá el número de atropellos a peatones?
  • 37. Un mercado de predicciones de Quito Podrían generarse eventos como: • ¿Ganará La Liga la Copa Pilsener? • ¿Impactará económicamente el traslado de Presidencia en la economía del centro histórico? • ¿Será Quito una de las 7 Ciudades Maravilla del Mundo?
  • 38. • Mapa de predicciones de la ciudad. • Proceso de Gamificación. • Reconocimiento a los ciudadanos que mejor predicen. • Trackear la procedencia de las predicciones. • Evaluar impacto de noticias o hechos concretos. • Escucha activa Inputs para la ciudad:
  • 39. Es un modo “colectivo” de narrar lo que ocurre en la ciudad. Gestionar una ciudad no es fácil: multivariables. Otra forma de escuchar.
  • 40. ¿Interesados en generar el primer mercado de predicción para una ciudad? Hablemos…
  • 41. Gracias Paco Prieto paco@talentocorporativo.com Teléfono: 686 976 058 Twitter: @servilleta www.pacoprieto.com 902 500 337 · talentocorporativo.com