"Dit is baie opwindend om te sien dat hierdie metode so laat as 5:XNUMX beter voorspellings vir die oggend-pendelverkeer kan meebring, en ek glo dat dit vinnig in baie van ons sentrums vir vervoerbestuur gebruik kan word," sê Sean Qian. (Krediet: Shutter Runner / Flickr)
Navorsers het inligting uit tweets gebruik om ongeëwenaarde akkuraatheid te bied vir die voorspelling van verkeerspatrone in die oggend.
Die oggendpendeltydperk is een van die drukste tye van die dag vir verkeer; dit is egter ook die moeilikste tyd om verkeerspatrone te voorspel. Dit is omdat die meeste metodes vir verkeersvoorspelling daarop staatmaak om 'n konstante stroom verkeersdata te hê vanaf die tyd wat die voorspelde periode oplewer.
Die meerderheid mense spandeer egter die tyd wat hulle voorafgaan pendel slaap of hul oggendroetines tuis uitvoer, wat 'n groot leemte in voorspellende verkeersdata agterlaat.
Die metode van die navorsers los hierdie probleem op deur data te haal uit tweets wat tussen die aand voor die vroeë oggend die volgende dag gestuur is. Hulle het eers Twitter se toepassingsprogrammeringskoppelvlak (API) gebruik om tweets binne 'n gegewe gebied (in hierdie geval die stad Pittsburgh) te identifiseer met geotags wat aandui vanwaar dit gestuur is. Daarna gebruik hulle 'n ander toepassing genaamd Twint, 'n webskraper wat ander boodskappe van gebruikers met geotagged tweets getrek het, om 'n beter beeld te skep van die tye en die algemene gebied waarbinne die gebruiker aktief was. Al die inligting is geanonimiseer en van persoonlike identifiseerbare inligting verwyder voordat dit gepubliseer is.
"Ons beweer dat tweets drie soorte nuttige inligting bevat om die volgende oggendverkeer te verklaar, wat mense se slaap-wakker status, plaaslike gebeure en (beplande) verkeersinsidente insluit," het skrywers Sean Qian, medeprofessor in siviele en omgewingsingenieurswese, en Weiran Yao, PhD-student van Qian, skryf.
Verdere aanvulling van hierdie datastel het die navorsers in staat gestel om addisionele inligting te onttrek. Met behulp van taalontleding het die span soekterme geïdentifiseer wat op 'n verkeersinsident kan dui. Dit sluit nie net ongelukke in nie, maar ook beplande afsluitings of groot geleenthede soos 'n konsert, sportwedstryd of vakansieviering.
Eenvoudige persoonlike twiets soos 'n ontploffing in die Pirates-spel! ' of 'Hierdie fenderbender wat my voorlê, sal my laat maak', kan eintlik belangrike inligting verskaf, veral as dit met 'n geotag gemerk word of deur ander tweets van die gebruiker ingelig word. Verdere gegewens is ook uit amptelike rekeninge gehaal, soos nuusblaaie en plaaslike regering, wat gereeld direkte berigte oor ongelukke en beplande sluitings tweet.
As dit gekombineer word, bied hierdie metodes 'n groot versameling inligting wat die geografiese verspreiding en waarskynlike slaap / wektyd aandui pendelaars, sowel as beplande en per ongeluk verkeersinsidente wat hul pendel kan beïnvloed. Dit het die inligtinggaping wat deur die oornag-stilte in die verkeer geskep is, oorbrug.
Met hierdie inligting was Qian en Yao in staat om verkeersvoorspellings vir Pittsburgh se oggendpendeltydperk met voorheen ongesiene akkuraatheid te verskaf en het hulle 'n omvattende raamwerk geskep om voorspelling van oggendverkeer in stedelike areas.
Hierdie inligting stel hulle ook in staat om op 'n groter, daaglikse skaal waarnemings en voorspellings te maak. Dit sluit in dat die oggendverkeer van Pittsburgh oor die algemeen op Dinsdae, Woensdae en Donderdae meer druk was, wat vervoeragentskappe in staat sou stel om die oggendpendel beter te bestuur. Hierdie soort waarnemings - voorheen onmoontlik, as gevolg van die onvermoë om oggendtoestande akkuraat te voorspel - kan groter besluite in die bestuur van reisvraag, seinbeheer en persoonlike bestemmingsroetes inlig.
"Hierdie navorsing maak gebruik van masjienleer en groot data om menslike gedrag te verstaan, terwyl individuele privaatheid bewaar word," sê Qian.
"Dit is geweldig opwindend om te sien dat hierdie metode tot 5:XNUMX beter voorspellings vir oggend pendelverkeer kan lewer, en ek glo dit kan vinnig in baie van ons vervoerbestuursentrums gebruik word."