Tweetler Nasıl Süper Doğru Sabah Trafiği Tahminleri Verir?

Sean Qian, "Bu yöntemin sabah saat 5'e kadar işe gidip gelme trafiğine ilişkin daha iyi tahminlere yol açtığını görmek çok heyecan verici ve inanıyorum ki bu, ulaşım yönetim merkezlerimizin çoğunda hızlı bir şekilde uygulanabiliyor," diyor. (Kredi: Deklanşör Koşucusu / Flickr)

Araştırmacılar, sabah trafiği modellerini tahmin etmek için benzersiz bir doğruluk sağlamak için tweetlerden çıkarılan bilgileri kullandılar.

Sabah işe gidip gelme dönemi, trafik için günün en yoğun zamanlarından biridir; ancak, trafik modellerini tahmin etmenin en zor zamanı olduğu da kanıtlanmıştır. Bunun nedeni, trafik tahminine yönelik çoğu yöntemin, öngörülen döneme kadar geçen zamandan tutarlı bir trafik verisi akışına sahip olmasıdır.

Bununla birlikte, insanların çoğu zamanını kendi hafifletmek evde uyumak veya sabah rutinlerini gerçekleştirmek, tahmini trafik verilerinde büyük bir boşluk bırakmaktadır.

Araştırmacıların yöntemi, bu sorunu, önceki akşam ve ertesi günün sabahı erken saatlerde gönderilen tweetlerden veri çekerek çözüyor. İlk olarak, Twitter'ın uygulama programlama arayüzünü (API), belirli bir alandaki (bu örnekte, Pittsburgh şehri) nerede gönderildiklerini gösteren coğrafi etiketlerle tanımlamak için kullandılar. Daha sonra, kullanıcının aktif olduğu zamanların ve genel alanın daha iyi bir resmini oluşturmak için coğrafi etiketli tweetleri olan kullanıcılardan diğer gönderileri çeken bir web kazıyıcı olan Twint adlı başka bir uygulama kullandılar. Yayınlanmadan önce tüm veriler anonimleştirildi ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerden arındırıldı.


kendi kendine abone olma grafiği


İnşaat ve çevre mühendisliği doçenti Sean Qian, "Tweetlerin insanların uyku-uyanma durumu, yerel olaylar ve (planlanan) trafik olaylarını içeren ertesi gün sabah trafiğini açıklamak için üç tür yararlı bilgiyi yakaladığını iddia ediyoruz," ve Qian'ın doktora öğrencisi Weiran Yao yazıyor.

Bu veri kümesinin daha fazla artırılması, araştırmacıların ek bilgiler çıkarmasına izin verdi. Ekip, dil analizini kullanarak bir trafik olayını gösterebilecek arama terimlerini belirledi. Bu sadece kazaları değil, planlanan kapanışları veya konser, spor karşılaşması veya tatil kutlaması gibi büyük etkinlikleri de içerir.

"Korsanlar oyununda bir patlama oldu!" Gibi basit kişisel tweetler veya "Öndeki bu çamurluk bükücü beni geciktirecek", aslında özellikle bir coğrafi etiketle etiketlendiğinde veya o kullanıcıdan gelen diğer tweet'lerle bilgilendirildiğinde çok önemli bilgiler sağlayabilir. Daha fazla veri, genellikle kazalar ve planlanan kapanmalarla ilgili doğrudan raporları tweetleyen haber kaynakları ve yerel yönetimler gibi resmi hesaplardan da çekildi.

Bu yöntemler birleştirildiğinde, coğrafi dağılımı ve olası uyku / uyanma zamanını gösteren büyük bir bilgi veri kümesi sağlar. taşıtyanı sıra, işe gidiş gelişlerini etkileyebilecek planlı ve kazara meydana gelen trafik olayları. Bu, trafikteki gece durgunluğunun yarattığı bilgi boşluğunu kapattı.

Bu bilgilerle Qian ve Yao, Pittsburgh'un sabah işe gidip gelme dönemi için önceden görülmemiş bir doğrulukla trafik tahminleri sağlayabilmiş ve şehirdeki sabah trafik koşullarını tahmin etmek için kapsamlı bir çerçeve oluşturmuşlardır. alanlar.

Bu bilgi aynı zamanda daha büyük, günlük bir ölçekte gözlem ve tahminler yapmaya başlamalarına da olanak tanır. Buna, Pittsburgh'un sabah trafiğinin genellikle Salı, Çarşamba ve Perşembe günleri daha sıkışık olduğu ve ulaşım acentelerinin sabah işe gidiş gelişlerini daha iyi yönetmesine olanak verebileceğinin bulunması da dahildir. Sabah koşullarının doğru bir şekilde tahmin edilememesinden dolayı önceden imkansız olan bu tür gözlemler, seyahat talep yönetimi, sinyal zamanlama kontrolü ve kişisel varış noktası yönlendirmesinde daha büyük kararlar için bilgi sağlayabilir.

Qian, "Bu araştırma, bireysel gizliliği korurken insan davranışını anlamak için makine öğreniminden ve büyük veriden yararlanıyor" diyor.

"Bu yöntemin sabah 5'e kadar işe gidip gelme trafiğine ilişkin daha iyi tahminlere yol açtığını görmek çok heyecan verici ve inanıyorum ki bu, ulaşım yönetimi merkezlerimizin çoğunda hızla uygulanabiliyor."

Yazarlar Hakkında

Sonuçları Ulaşım Araştırması. - orijinal Çalışma

kırılma

İlgili Kitaplar:

Atom Alışkanlıkları: İyi Alışkanlıklar Geliştirmenin ve Kötüleri Azaltmanın Kolay ve Kanıtlanmış Bir Yolu

James Clear tarafından

Atomik Alışkanlıklar, davranış değişikliği üzerine yapılan bilimsel araştırmalara dayalı olarak, iyi alışkanlıklar geliştirmek ve kötü olanlardan vazgeçmek için pratik tavsiyeler sunar.

Daha fazla bilgi veya sipariş için tıklayın

Dört Eğilim: Hayatınızı Nasıl Daha İyi Hale Getireceğinizi (ve Diğer İnsanların Hayatlarını da Daha İyi Hale Getirmeyi) Ortaya Çıkaran Vazgeçilmez Kişilik Profilleri

kaydeden Gretchen Rubin

Dört Eğilim, dört kişilik tipini tanımlar ve kendi eğilimlerinizi anlamanın ilişkilerinizi, çalışma alışkanlıklarınızı ve genel mutluluğunuzu geliştirmenize nasıl yardımcı olabileceğini açıklar.

Daha fazla bilgi veya sipariş için tıklayın

Tekrar Düşünün: Bilmediklerinizi Bilmenin Gücü

yazan Adam Grant

Think Again, insanların fikirlerini ve tutumlarını nasıl değiştirebileceklerini araştırıyor ve eleştirel düşünmeyi ve karar vermeyi geliştirmeye yönelik stratejiler sunuyor.

Daha fazla bilgi veya sipariş için tıklayın

Travmanın İyileşmesinde Beden Puanı Tutar: Beyin, Zihin ve Beden

ile Bessel van der Kolk

Vücut Skoru Tutar travma ve fiziksel sağlık arasındaki bağlantıyı tartışır ve travmanın nasıl tedavi edilip iyileştirilebileceğine dair içgörüler sunar.

Daha fazla bilgi veya sipariş için tıklayın

Paranın Psikolojisi: Zenginlik, açgözlülük ve mutluluk üzerine zamansız dersler

kaydeden Morgan Housel

Para Psikolojisi, parayla ilgili tutum ve davranışlarımızın finansal başarımızı ve genel refahımızı nasıl şekillendirebileceğini inceler.

Daha fazla bilgi veya sipariş için tıklayın